AI芯片互联软件工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从驱动开发到芯片互联架构师，成为AI芯片互联领域专家
• 横向扩展：向AI芯片全栈软件（编译器、运行时）或AI算法优化方向拓展
• 管理路线：担任技术组长或项目经理，带领团队攻克互联难题
• 设计和开发AI芯片的多卡互联方案，编写底层驱动（KMD/UMD）实现多卡协同工作
• 验证和调试互联系统，解决测试中的问题，确保稳定性和性能
• 参与SDK和工具链开发，为上层应用提供接口支持
• 跟踪前沿技术，为技术路线提供前瞻性建议
• 精通C/C++和Linux系统编程，具备内核驱动开发经验
• 深入理解RDMA、NVLink等高速互联协议，熟悉RoCE V2和TCP/IP
• 熟悉NCCL等集合通信库原理及应用
• 了解GPU/AI芯片架构，有2年以上相关领域经验

申请策略

• 字节跳动非常看重技术深度和项目实战能力，简历中要用数据和事实说话
• 提前了解字节跳动的AI芯片布局（如火山引擎、数据中心），在面试中展现对业务的理解
• 突出Linux内核驱动开发经验，列出具体项目成果（如性能优化、bug修复）
• 详细描述RDMA、NVLink或相关互联协议的实际使用经验，包括驱动开发和调优
• 展示NCCL等集合通信库的应用案例，最好有分布式训练或推理相关经验
• 如有AI芯片或GPGPU开发经历，务必明确写出来
• 深入学习RDMA协议（RoCE V2）和NVLink原理，可动手搭建简单测试环境
• 补充深度学习基础，理解LLM网络模型结构及部署优化，满足加分项

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出解决问题的思路和量化成果
• 对于架构设计问题，先明确约束条件，再给出方案，并对比优劣，最后总结最佳实践
• 对于故障排查问题，按“现象-假设-验证-根因-修复”流程回答，体现系统性思维
• 请详细描述你参与过的Linux内核驱动开发项目，遇到了哪些困难？如何解决的？
• 解释RDMA的工作原理，RoCE V2与IB的对比，以及你在驱动层面如何优化延迟？
• 多卡互联中，如何检测和调试死锁或数据一致性问题？
• 你知道NCCL的Ring算法和Tree算法吗？在什么场景下选择哪种？
• 如果你发现多卡互联性能达不到预期，你会从哪些方面排查？