Computing System Modeling Engineer (AI data center)

优缺点分析

角色解读

• 从系统建模工程师成长为资深架构师或技术专家
• 专注于AI硬件优化领域，成为AI基础设施核心贡献者
• 可能转向技术管理岗位，领导架构团队或项目
• 负责AI服务器系统的架构设计和性能分析，定义下一代解决方案
• 开发系统级性能模型，模拟硬件组合以优化AI工作负载（如LLM）
• 深入分析AI工作负载，识别并定位系统性能瓶颈
• 与系统架构师合作，提供数据驱动的报告以支持架构决策
• 扎实的计算机架构知识，特别是AI加速器（NPU/GPU/ASIC）和内存子系统
• 精通Python编程，具备建模框架或数据分析库使用经验
• 系统级建模和性能分析能力，有架构模拟经验优先
• 优秀的沟通技巧，能向跨团队传递复杂技术概念

申请策略

• 研究联发科在AI服务器和芯片领域的最新产品和技术方向，面试中展现了解
• 准备一个系统建模或性能分析案例，用具体数据说明问题解决过程
• 突出计算机架构相关课程、项目或研究经验，如CPU/GPU设计、内存系统优化
• 强调Python编程技能，展示数据分析、建模框架（如NumPy、PyTorch）使用案例
• 列举系统性能分析或架构模拟项目，说明如何识别瓶颈和优化方案
• 提及AI工作负载（如LLM）部署或优化经验，增强相关性
• 深化AI加速器（如GPU、ASIC）架构和内存子系统知识
• 学习性能建模工具（如gem5、SimPy）和数据分析方法

面试指南

• 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
• 结合具体技术细节（如指标：延迟、吞吐量、内存带宽），展示深度理解
• 强调数据驱动和量化分析，说明如何从模拟结果得出结论
• 如何建模一个AI加速器的性能？请描述关键指标和方法
• 举例说明你如何分析一个AI工作负载（如LLM）的系统瓶颈？
• 在系统架构探索中，你如何权衡不同硬件组合（如GPU与内存拓扑）的优劣？
• 如果让你为下一代AI服务器设计性能模型，你会考虑哪些因素？
• 描述一次你与跨职能团队合作推动技术决策的经验