AI芯片系统软件SDK/Tools工程师-系统软件

优缺点分析

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