AI芯片与系统架构科学家

优缺点分析

角色解读

• 成为AI芯片架构领域的专家，主导芯片架构设计，影响行业技术方向
• 晋升为技术主管或架构师，带领团队进行前沿研究
• 在阿里巴巴内部，可转向技术管理或资深专家路线，参与集团级技术战略规划
• 设计AI硬件架构，包括系统级和芯片级的架构/微架构设计，满足阿里巴巴集团业务需求
• 进行建模量化评估，分析算法和应用，优化硬件性能
• 与团队协作，将架构设计落地为芯片产品，推动AI硬件创新
• 扎实的计算机体系结构知识，深入理解量化分析、软硬件协同设计、AI硬件、GPU、CPU、互联、存储等方向
• 熟悉大模型算法和模型结构，具备多机多卡部署经验，能使用profiling工具，深入理解量化算法（FP、BF、TF）
• 优秀的科研能力，能发现和解决问题，掌握研究方法论，有论文或科研成果
• 自驱力强，学习速度快，团队协作能力好，思维开放

申请策略

• 了解阿里巴巴AI芯片业务方向，如平头哥，在面试中展现对业务的理解
• 准备技术分享，展示你的架构设计思路和解决问题的能力
• 突出AI芯片架构设计、量化分析、大模型部署等核心项目经验
• 强调科研成果，如论文、专利，展示科研能力
• 展示软硬件协同设计、系统优化等实战经验
• 体现团队协作和自驱力，如领导技术项目或开源贡献
• 深入学习大模型量化算法，掌握FP、BF、TF等实现原理
• 熟悉常见profiling工具，如Nsight、Perf等，提升性能分析能力

面试指南

• 用STAR法则描述项目，突出你的贡献和成果
• 结合具体案例，展示技术深度和解决问题的能力
• 表达对前沿技术的关注，体现学习能力和创新思维
• 请介绍你参与过的AI芯片架构设计项目，如何量化评估性能？
• 如何优化大模型在多机多卡上的部署？你使用了哪些profiling工具？
• 谈谈你对量化算法的理解，FP、BF、TF各自的应用场景和优缺点？
• 如何权衡芯片设计中的功耗、性能和面积？
• 你如何看待AI芯片的未来趋势？