平头哥-AI芯片互联架构建模高级工程师/专家-上海

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI芯片互联架构领域的资深技术专家或首席科学家，主导下一代核心架构设计
• 横向可向AI系统架构师或软硬件协同设计负责人转型，统筹更大规模的AI基础设施研发
• 负责下一代高性能AI芯片及AI网络的片间互联架构性能建模，评估各种架构解决方案
• 使用C/C++/SystemC等高级语言进行高精度性能建模，参与定义关键子系统的微架构
• 与架构、软硬件、验证等跨职能团队紧密协作，推动AI芯片及网络产品的最终落地
• 扎实的C/C++编程能力，熟练掌握SystemC等高级描述语言，具备高层级或位精确性能建模经验
• 深入理解AI芯片互联子系统、NoC、SoC及Scale-up/Scale-out网络架构
• 具备优秀的跨团队沟通协作能力，能将复杂的建模结果转化为架构决策

申请策略

• 提前了解平头哥在AI芯片及AI网络方面的公开技术论文或专利，面试时展现对公司技术路线的思考
• 重点突出在NoC、SoC或AI芯片互联领域的性能建模项目经验，量化建模精度及对架构决策的实际影响
• 详细列出使用C/C++/SystemC进行位精确或高层级建模的具体案例，展现深厚的代码与架构功底
• 强调对LLM推理/训练网络、RDMA/RoCE或DPU等前沿技术的理解与实践经历
• 深入学习大模型训练与推理的底层网络通信机制（如Scale-up/Scale-out网络拓扑、集合通信优化）
• 熟悉最新的AI芯片互联标准（如UCIe、NVLink等）及片上网络路由算法

面试指南

• STAR法则：针对项目经验题，按照情境、任务、行动、结果的结构，重点突出你解决复杂问题的思路和最终收益
• 第一性原理：针对架构设计题，从AI算力需求的本质出发，推导带宽、延迟、功耗等指标的权衡逻辑
• 请描述一个你主导过的最复杂的性能建模项目，你是如何保证建模精度的？
• 在评估下一代AI芯片互联架构时，你会重点关注哪些性能指标？为什么？
• 如果建模结果与RTL实现后的实际性能存在较大偏差，你会如何排查和解决？
• 针对大模型训练的Scale-up网络，你认为当前的互联架构有哪些瓶颈？如何优化？
• 复习片上网络（NoC）的路由算法、流量控制机制以及C/C++/SystemC的高级特性
• 准备1-2个与跨团队（如软硬件协同）沟通解决技术分歧的真实案例，展现协作能力