AI System Architect (NPU / GPU / Interconnect)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI架构、GPU架构或数据中心互连等细分领域深耕，成为公司级技术权威
• 管理路线：带领架构团队，负责更大规模的平台定义和产品方向
• 行业影响力：通过参与行业标准制定、发表技术文章或演讲，提升在行业内的影响力
• 与客户、合作伙伴和内部团队沟通，理解AI工作负载需求，并将其转化为可扩展的系统架构和技术路线图
• 在AI加速器（NPU）、GPU或系统互连等专业领域，进行深度架构设计、性能分析和优化，推动软硬件协同设计
• 参与系统级架构决策，包括内存层次、数据移动、缓存一致性、芯粒通信等，确保平台在性能、功耗、成本等方面达到最优平衡
• 精通AI加速器（NPU）、GPU或高性能系统互连等至少一个领域的架构设计
• 具备深厚的软硬件协同设计背景，理解AI软件栈（编译器、运行时、驱动）如何利用底层硬件资源
• 熟悉数据中心系统架构、内存层次和带宽优化，具备系统级性能分析和建模能力
• 流利的中英文沟通能力，能够与全球工程团队进行高效协作

申请策略

• 在申请时，可以针对职位描述中的具体领域（如NPU、GPU或互连）定制简历，突出最相关的经验
• 了解高通在AI和数据中心领域的最新动态和产品，在面试中展现对公司的热情和了解
• 突出在AI加速器、GPU或高性能互连领域的架构设计经验，用具体项目和数据量化成果
• 强调软硬件协同设计能力，展示对编译器、运行时、驱动等软件栈的理解
• 体现系统级性能分析和优化能力，例如通过架构改进实现的性能提升或功耗降低
• 如有与客户或跨团队合作的经验，务必突出，以体现沟通和协作能力
• 深入了解最新的AI加速器架构（如NVIDIA Hopper、AMD CDNA）和互连技术（如UALink、CXL）
• 熟悉AI工作负载（如LLM、Transformer）的性能特征和优化方法

面试指南

• 回答技术问题时，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的职责、具体行动和最终成果
• 对于架构设计问题，可以展示你的系统思维，从需求分析、方案设计、权衡取舍到最终决策的完整过程
• 在回答协作类问题时，可以强调你的沟通策略、如何影响他人以及如何推动项目成功
• 请描述一个你主导过的AI加速器或GPU架构设计项目，并说明关键的技术决策和权衡
• 如何分析一个AI工作负载（如LLM）的性能瓶颈？你会如何优化？
• 请谈谈你对CXL或UALink等互连技术的理解，以及它们在数据中心的应用前景
• 在软硬件协同设计中，你如何平衡硬件复杂度和软件易用性？
• 请分享一个你与客户或跨部门团队合作解决复杂技术问题的案例