达摩院-性能分析专家-AI、机器人、RISCV 方向

优缺点分析

角色解读

• 可以深耕为操作系统或特定领域（如机器人、AI芯片）的性能架构师，成为解决极端性能问题的技术权威
• 可以转向技术管理岗位，负责性能团队或整个质量保障体系的规划与建设
• 由于工作涉及AI、机器人和前沿芯片架构，有机会转型到这些领域的底层研发或系统设计岗位
• 你将负责设计和构建从硬件内核到上层应用的完整性能测试框架，为机器人和边缘AI产品打造自动化的评测体系
• 你的核心工作是运用专业工具（如perf、eBPF）像‘系统医生’一样诊断和解决复杂的性能瓶颈，提升系统运行效率
• 你需要建立可视化的性能数据监控与回归检测流程，确保产品发布前的性能达标，并输出权威的测试报告
• 你将作为性能领域的专家，参与跨团队的技术评审，从性能角度为产品架构和设计提供关键建议
• 精深的Linux系统性能分析能力，必须熟练掌握perf、ftrace、eBPF等底层工具链
• 扎实的计算机体系结构知识，特别是对Linux内核（调度、内存等）有深入理解，熟悉RISC-V架构是重要加分项
• 熟悉针对特定硬件或场景的Benchmark工具（如MLPerf Edge、ROS 2性能测试），并能为其定制用例
• 具备优秀的跨团队沟通与协作能力，能将技术性的性能问题转化为可执行的优化方案

申请策略

• 仔细研究阿里巴巴达摩院在机器人、边缘AI和RISC-V领域的公开技术博客或论文，在面试中体现你的关注和思考
• 思考并准备一个你过去遇到的最棘手的性能问题案例，完整描述分析过程、使用的工具、遇到的困难以及最终的解决方案
• 重点突出你使用perf、eBPF等工具解决的具体性能问题案例，量化优化效果（如延迟降低xx%、吞吐提升xx%）
• 详细描述你参与或主导的性能测试体系建设工作，特别是针对特定场景（如AI推理、机器人）的Benchmark框架设计经验
• 列出你掌握的与岗位相关的技术栈，如Linux内核子系统、RISC-V架构知识、特定Benchmark工具链等
• 如果有参与过跨团队协作推动优化的经历，请务必在简历中清晰阐述
• 系统复习Linux内核原理（特别是调度、内存管理）和CPU体系结构，并动手实践eBPF等工具
• 主动研究并尝试使用MLPerf Edge、ROS 2等与AI/机器人相关的Benchmark工具，了解其原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答案例题，重点突出你的分析思路和工具使用
• 对于设计类问题，先明确目标和关键指标，再拆解测试维度（如延迟、功耗、资源占用），最后考虑具体实施方法
• 对于原理性问题，先阐述基本概念，再结合实际分析场景说明如何应用，展示理论与实践的结合能力
• 请描述一个你使用eBPF或ftrace解决复杂性能问题的具体案例
• 如果让你为一款机器人SLAM算法设计性能评测框架，你会考虑哪些关键指标和场景？
• 你如何理解Linux内核的CFS调度器？在性能分析中，你如何判断一个问题是调度导致的？
• 请比较一下在RISC-V和x86架构上进行性能分析，可能会遇到哪些不同的挑战或需要注意的点？
• 当应用层的性能表现不佳，但系统级监控数据又看似正常时，你会如何进一步排查？