硬件加速软硬件联合设计验证工程师-AI芯片

优缺点分析

角色解读

• 成长为AI芯片验证专家，深入芯片设计全流程，掌握硬件-软件协同验证
• 转向芯片架构设计或算法优化方向，成为技术骨干或技术负责人
• 积累系统级性能分析与优化经验，可向系统架构师发展
• 参与AI芯片业务场景分析和性能分析，明确芯片设计需求
• 使用C语言实现算子Kernel，验证硬件模块的功能和性能
• 评估芯片是否满足业务场景要求，提出优化建议
• 与硬件和算法团队紧密协作，推动芯片验证和迭代
• 精通C/C++编程，能够高效实现复杂算法和底层优化
• 扎实的计算机体系结构知识，理解CPU/GPU/NPU工作原理
• 熟悉常用数据结构和算法，具备性能分析与调优能力
• 了解AI模型训练和推理流程，有NPU或GPU算子开发经验者优先

申请策略

• 准备一个芯片验证或性能分析的项目案例，用STAR法则阐述
• 了解字节跳动AI芯片业务方向（如火山引擎、大模型训练），展现兴趣和匹配度
• 突出C/C++项目经验，特别是性能优化、底层开发相关
• 强调计算机体系结构知识，如缓存优化、内存管理、并行计算
• 展示AI相关项目，如模型部署、算子开发或NPU/GPU编程
• 提及团队协作和沟通能力，用项目案例证明
• 学习NPU或GPU体系结构，动手编写简单的Kernel（如矩阵乘法）
• 熟悉大模型推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime），了解常见算子

面试指南

• 技术问题采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），先分析问题背景，再给出方案，最后说明效果
• 性能优化问题从理论分析（如计算瓶颈、内存带宽）到实际动手测试（如profiling、调参）逐步阐述
• 如何用C语言实现一个高效的矩阵乘法？请从算法和硬件角度分析优化方法
• 解释CPU缓存缺失对程序性能的影响，并举例说明如何优化
• 你如何验证一个硬件模块的功能正确性？描述你的验证流程
• 描述大模型推理中常见的算子（如Attention、LayerNorm）及其计算特点
• 你之前参与过的与芯片验证或性能分析相关的项目，具体做了什么？
• 复习计算机体系结构核心概念，如缓存、指令流水线、内存层次结构