硬件加速算子编译器工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 在编译器方向深入发展，成为领域专家，可主导编译器工具链设计
• 横向拓展到AI芯片、异构计算领域，转型为全栈性能优化专家
• 凭借字节平台积累的工程能力，可向技术管理或架构师方向过渡
• 负责硬件加速芯片的编译器开发，编写和优化前端、中端及后端代码
• 基于LLVM架构进行Clang前端混合编译语法支持，扩展编译能力
• 针对AI负载和异构硬件进行编译优化，提升算子执行效率
• 参与新架构设计讨论，推动编译技术迭代
• 扎实的编译原理知识，熟悉常见编译优化技术，如循环优化、指令调度等
• 精通C/C++，熟悉底层内存模型及C++语言特性
• 熟悉LLVM/Clang架构，能进行pass开发和工具链集成
• 了解x86_64/ARM64/RISC-V体系结构，能针对特定微架构调优

申请策略

• 了解字节跳动硬件加速平台的产品方向，在面试中展现对AI算力的热情
• 提前准备编译原理基础题和手写代码，面试可能包含算法题
• 突出编译器相关项目经历，特别是LLVM或GCC的二次开发
• 强调对体系结构的理解，有x86/ARM/RISC-V优化经验为佳
• 展示高性能计算或AI框架底层优化的成果，如算子性能提升数据
• 如有开源贡献，列出社区贡献和PR链接
• 深入学习LLVM源码，尝试编写自定义pass或后端
• 学习AI框架（如PyTorch）的算子实现，理解硬件加速原理

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，先讲背景，再讲行动和结果，量化性能提升
• 对于技术概念题，从原理出发，结合实例说明，展示深度理解
• 对于设计方案题，先明确约束，再拆解问题，逐步给出可行方案
• 解释LLVM的模块化架构，以及一个pass的工作流程
• 如何优化一个循环嵌套以提升缓存命中率？
• C++中move语义和完美转发的区别？
• 描述你在异构计算中遇到的一个性能瓶颈及解决方案
• 你如何看待RISC-V对编译器工具链的挑战？