AI芯片系统软件架构师

优缺点分析

角色解读

• 向技术专家路线发展，成为AI芯片系统软件领域的权威架构师
• 可横向扩展至芯片全流程设计，参与架构定义和产品规划
• 有机会带领技术团队，向技术管理方向转型
• 负责AI芯片系统软件的整体架构设计，包括驱动、运行时、固件、任务调度器等核心模块
• 与芯片硬件团队协作，进行软硬件协同设计，优化体系结构如Cache、内存层次、同步机制
• 开发系统管理、诊断和性能剖析工具，提升AI算力利用率和系统稳定性
• 跟进算力芯片行业趋势，推动异构计算生态的建设和落地
• 精通C/C++编程，具备系统级调试和性能分析能力
• 深入了解AI芯片架构，熟悉GPU/NPU等异构计算体系
• 熟悉操作系统、设备驱动、Runtime和固件开发
• 具备全栈性能优化意识，能定位软硬件瓶颈并推动解决

申请策略

• 了解中兴通讯在AI芯片领域的布局和产品方向，在面试中展现行业认知
• 准备软硬件协同设计的实际案例，展示系统思维
• 突出AI芯片或异构计算相关项目经验，重点描述软硬件协同设计案例
• 强调代码能力和性能调优成果，如具体的性能提升数据
• 展示对驱动、Runtime、Firmware等底层软件栈的深入理解
• 体现跨团队协作和项目推动能力
• 补充或强化AI芯片知识，如GPU架构、Tensor Core、NPU等
• 熟悉主流AI软件栈（CUDA、ROCm或自研）的设计理念

面试指南

• 采用STAR法则，先讲背景和任务，再描述具体行动，最后量化结果
• 强调系统性思维，从软硬件协同角度分析问题
• 结合实践经验，展示从问题定位到解决方案的完整方法
• 请介绍你参与过的AI芯片系统软件架构设计，重点讲挑战和你的贡献
• 如何优化AI算力？请举例说明性能瓶颈的分析与解决方法
• 谈谈对异构计算架构的理解，Host侧和设备侧如何协同？
• 如果让你设计一个任务调度器，你会考虑哪些关键因素？
• 如何与硬件团队协作进行软硬件协同设计？遇到过哪些冲突？