硬件加速编译器框架研发工程师-Data

优缺点分析

角色解读

• 从编译器开发专家晋升为技术Leader，主导编译器架构演进
• 横向扩展至AI芯片设计或深度学习框架开发领域，成为全栈AI系统专家
• 凭借稀缺技能成为行业顶级专家，薪资与影响力快速提升
• 设计和开发硬件加速编译器的整体框架，负责编译优化如指令调度、存储分配等
• 实现模型性能的Auto-tuning功能，自动搜索最优编译策略
• 开发Runtime模块，确保编译后的代码高效运行在硬件上
• 精通C/C++、Python和汇编语言，能编写底层高性能代码
• 深入理解深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）和软件栈
• 掌握编译原理、计算机体系结构，熟悉LLVM、MLIR、TVM等编译工具

申请策略

• 在简历中明确体现“Auto-tuning”或“量化工具”相关成果，这与加分项高度匹配
• 关注字节跳动Data部门的技术博客或开源项目，面试时展示了解
• 突出编译器/LLVM相关项目经验，展示对中间表示和优化pass的理解
• 强调深度学习框架的二次开发或模型部署经历，说明对软件栈的深入理解
• 列出CUDA/OpenCL/FPGA等异构计算经验，证明硬件加速能力
• 系统学习LLVM和MLIR源码，动手编写自定义pass和dialect
• 熟悉TVM或XLA的代码结构，理解其自动调优机制
• 补充计算机体系结构知识，包括GPU和AI芯片的微架构

面试指南

• 对于编译优化问题，采用“问题分析→现有方案→改进思路”的结构，强调对IR和硬件的理解
• 性能调优类问题，从“计算瓶颈→访存瓶颈→并行性”分层分析，给出量化数据
• 对框架理解类问题，对比不同方案的设计哲学，结合实际业务案例说明选择
• 请解释LLVM中的Pass管理机制，并举例如何编写一个自定义Pass
• 如何优化深度学习模型在GPU上的推理速度？请结合具体算子分析
• 描述你在MLIR中设计的一个Dialect，并说明其如何映射到硬件后端
• Auto-tuning中常见的搜索策略有哪些？如何权衡搜索时间与优化效果？
• 你对TVM和XLA的理解？它们的架构差异和适用场景是什么？