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字节跳动
AI芯片系统软件SDK/Tools工程师-系统软件
立即应聘

AI芯片系统软件SDK/Tools工程师-系统软件

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

西安市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
系统编程
监控工具
Linux内核驱动
NPU
GPGPU
Cuda-Gdb
Nvml
Nvidia-Smi

AI 估算 · 25k–50k

芯片系统软件工程师技能稀缺,字节跳动薪资竞争力强,西安市场略低于一线城市,但岗位要求高,综合预估月薪2.5-5万。

职位详情

关于这个职位

该职位负责AI芯片系统级监控软件及调试工具的架构设计与开发,涉及用户态应用与设备驱动的全栈开发

你将参与集群级可维可测平台建设,构建自动化故障检测与诊断能力,并跟踪GPGPU/NPU前沿动态,输出软硬件协同解决方案
适合有Linux内核驱动和GPU/NPU经验的系统软件工程师

最低要求

计算机/自动化相关专业本科及以上学历

熟练掌握至少一种编程语言,如C、C++等,熟练掌握Linux系统编程,了解ELF文件格式与相关工具的使用
有Linux内核驱动开发经验,熟悉Linux操作系统下的驱动开发流程
有GPGPU/NPU芯片相关领域的工作经验,熟悉Nvml/NVIDIA-smi/CUDA-gdb等软件,理解其在监控、调试与性能分析中的应用
具有良好的团队合作精神和沟通能力,能够与跨部门团队(如硬件团队、算法团队等)紧密协作,共同推进项目进展

工作职责

负责AI芯片系统级监控软件以及运维、调试工具的架构设计与开发,覆盖用户态应用与设备驱动的全栈开发与优化

参与并推进集群级可维可测平台的建设与演进,完善关键指标采集与可视化,构建自动化故障检测、定位与诊断能力
持续跟踪GPGPU、NPU行业前沿动态与内部业务需求,输出软硬件协同的可维可测解决方案,并推动方案落地

优先资格

具备GPGPU/NPU监控软件、运维与调试工具开发的实战经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 岗位涉及软硬件全栈,技术深度广,能积累稀缺的GPGPU/NPU系统经验
  • 薪资与福利竞争力强,公司技术氛围浓厚
  • 芯片系统软件调试复杂,可能需要应对硬件问题导致的高压场景
  • 技术栈较垂直,需持续学习硬件架构和内核知识,学习曲线陡峭
  • 适合有Linux内核开发经验、对芯片底层技术充满热情、愿意钻研系统软件全栈的工程师

缺点 / 挑战

  • 字节跳动平台资源丰富,AI芯片业务处于高速发展期,技术挑战大、成长快
  • 跨部门协作频繁,沟通成本较高

角色解读

  • 技术深耕:成为AI芯片系统软件专家,主导核心监控与调试框架设计
  • 架构演进:向系统架构师发展,负责整体可维可测方案规划
  • 横向扩展:可转向AI芯片其他系统领域或集群管理方向
  • 设计并开发AI芯片的监控软件、调试工具和运维平台,覆盖从用户态到内核驱动的全栈开发
  • 建设集群级可维可测系统,实现关键指标采集、可视化和自动化故障检测
  • 跟踪GPGPU/NPU行业趋势,输出软硬件协同的解决方案并推动落地
  • 精通C/C++和Linux系统编程,熟悉ELF文件格式和相关工具
  • 具备Linux内核驱动开发经验,熟悉驱动开发流程
  • 了解GPGPU/NPU架构,熟悉Nvml、NVIDIA-smi、CUDA-gdb等监控调试软件
  • 良好的跨团队协作能力,能与硬件、算法团队紧密配合

申请策略

  • 了解字节跳动自研AI芯片(如火山引擎相关)的背景,展示对其技术方向的兴趣
  • 在面试中准备一个完整的系统调试案例,从问题定位到解决方案
  • 突出Linux内核驱动开发的项目经验,尤其是与GPU/NPU相关的驱动或监控工具
  • 展示在系统级调试、性能分析方面的实际成果,例如使用Nvml或CUDA-gdb解决的具体问题
  • 强调全栈能力,包括用户态应用开发与内核编程
  • 说明跨团队协作经验,特别是与硬件或算法团队的合作案例
  • 深入学习Linux内核驱动模型,特别是字符设备和内存管理部分
  • 熟悉GPGPU架构(如NVIDIA CUDA)和NPU基本原理,动手实践Nvml API

面试指南

  • 结构化回答:先说明背景和目标,再分步骤描述具体实现或解决过程,最后总结成果和收获
  • STAR法则:介绍情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result),突出技术细节和量化指标
  • 请描述一个你开发的Linux内核驱动模块,如何实现与用户态通信?
  • 如何使用Nvml监控GPU状态?如果采集到异常指标,如何设计自动诊断流程?
  • 在GPGPU/NPU调试中,你遇到过最棘手的问题是什么?如何定位和解决?
  • 复习Linux内核驱动开发基本概念,如kobject、设备树、中断处理等
  • 准备一个NVIDIA-smi或CUDA-gdb的实际使用案例,说明其工作原理
  • 了解字节跳动AI芯片业务方向,思考可维可测系统的设计挑战

职位点评

74
综合评分

字节跳动AI芯片系统软件岗,前沿技术栈,高成长性,但工作强度可能较大。

更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者,尤其是希望深入AI芯片系统软件领域的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利

85较高

字节跳动薪资福利处于行业领先水平,但西安相比一线城市稍低,综合来看补偿性动机满足较好。

薪资信号未披露(AI估算:25K-50K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及前沿AI芯片技术,全栈开发挑战大,能快速提升系统软件能力,字节跳动内部技术氛围浓厚,发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPGPU、NPU、Linux内核、Nvml
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

西安办公,现场办公无远程选项,字节跳动工作节奏较快,可能会面临加班,生活化动机满足一般。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

AI芯片技术属于国家战略方向,字节跳动在该领域持续投入,有较强行业意义,但岗位本身偏向工具开发,社会影响力中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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