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

• 深入AI芯片底层技术栈，成为系统软件专家，可向架构师方向发展
• 积累集群运维和大规模可观测性经验，转向基础设施或SRE管理方向
• 芯片方向稀缺性强，可跳槽至其他AI芯片公司或云计算大厂
• 设计开发AI芯片的监控软件和调试工具，覆盖用户态应用与内核驱动全栈
• 参与构建集群级可维可测平台，实现关键指标采集、可视化和自动化故障诊断
• 跟踪GPGPU/NPU前沿技术，制定软硬件协同的监控运维方案并推动落地
• 精通C/C++和Linux系统编程，熟悉ELF文件格式及相关工具
• 具备Linux内核驱动开发经验，熟悉驱动开发流程
• 有GPGPU/NPU相关经验，熟悉Nvml、NVIDIA-smi、CUDA-gdb等监控调试软件

申请策略

• 准备1-2个具体的监控或调试工具开发案例，详细说明架构设计和难点解决
• 了解字节跳动AI芯片业务方向（如Pico、火山引擎等），在面试中体现兴趣
• 突出Linux内核驱动开发项目经验，尤其是性能优化或调试工具开发
• 强调GPGPU/NPU相关工作经验，具体描述使用过Nvml、CUDA-gdb等工具的成果
• 展示全栈开发能力，包括用户态和驱动层协同工作的案例
• 复习Linux内核驱动框架（如字符设备、IOCTL、mmap等），准备相关面试题
• 深入了解NVIDIA GPU监控体系（Nvml、DCGM等），对比NPU类似方案
• 补充可观测性相关知识，如Prometheus、Grafana、ELK等

面试指南

• 采用STAR原则：情境-任务-行动-结果，突出技术决策和量化成果
• 对于设计类问题，先明确需求范围，再给出分层架构，最后评估取舍
• 准备系统编程相关的底层原理回答，如mmap、DMA、中断等
• 请描述你之前开发的Linux内核驱动模块，如何处理并发和性能问题？
• 如何设计一个监控GPGPU/NPU芯片的系统软件，需要采集哪些指标？
• 解释Nvml的工作原理，以及如何扩展支持自定义监控项？
• 遇到内核崩溃或设备挂起时，你如何进行调试和定位？
• 谈谈你对GPGPU/NPU可维可测性的理解，以及业界主流方案