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校招异构算力研发工程师 - AI算力基础设施
北京/西安/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、微电子等相关专业优先
- 掌握扎实的算法、数据结构、操作系统、计算机网络与计算机体系结构基础，熟练掌握C/C++、Python、Go中至少一种编程语言
- 对以下方向中的一个或多个具备背景知识或研究兴趣：GPU/NPU/RDMA网卡硬件与驱动、高性能网络（RDMA/NVLink/IB）、虚拟化技术（KVM/QEMU）、云计算管控平台、Linux Kernel
- 具备良好的沟通协调能力、学习能力与责任心，乐于团队协作，能够积极配合完成分配的任务。
- 加分项
- 具备GPU/NPU/CPU、RDMA相关性能分析、故障排查及监控工具的开发或使用经验，熟悉Linux系统常用调试工具与方法
- 对AI训练/推理任务的运行方式、系统级挑战有基本认知，有GPU驱动、CUDA环境、集合通信库（NCCL/HCCL）的部署、配置或排障经验
- 有大模型训练/推理任务在多机多卡集群上的部署、兼容性验证或性能摸底经历
- 有LLM应用开发、AI Agent或AI工具相关的项目经验，对用AI提升工程效能有实践和思考
- 熟悉QEMU、KVM、vfio、SR-IOV等虚拟化/直通技术，或Kubernetes/容器技术，有相关开发或使用经验
- 关注国产AI加速卡与自研芯片的生态发展，有相关调研或实验经验；有异构计算、AI Infra方向的顶会/期刊论文、开源贡献或高质量博客产出。
岗位描述
团队介绍：字节跳动基础设施部门，负责字节跳动的全栈算力基础设施，从芯片服务器产研、到超大规模数据中心，到传统云平台和如今的AI Native Cloud，全方位为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供领先、稳定的百万量级大规模算力基础设施服务。我们的领域涵盖数据中心建设、内核操作系统开发、服务器集群管理、高速网络通信、EB级数据存储体系、搜索型数据库探索、基于LLM的AI基础设施的研发调度与治理等，致力于打造业界领先的、面向LLM的AI云原生基础设施架构与产品矩阵。
- 1、实例研发与交付：参与异构云服务器实例（GPU、NPU云服务器、裸金属、HPC集群等）的方案设计、开发上线与交付；理解前沿AI业务场景需求，结合火山引擎云基础设施底座及GPU、NPU、CPU、RDMA网卡等硬件特点完成实例研发以及持续的竞争力构建，支撑大模型训练、推理、AI Agent等AI业务的算力需求；
- 2、稳定性架构与能力建设：参与异构云服务器的稳定性架构设计与全链路稳定性能力建设；深入理解GPU、NPU、CPU、RDMA网卡等硬件特点及Linux Kernel等系统软件架构，从底层硬件适配到上层软件栈的稳定性保障方案落地，重点面向大模型训练、推理等业务场景，构建异构实例监控、告警、诊断、巡检、自愈等稳定性体系，实现潜在风险的提前识别与自动化处置，持续提升实例运维的效率与质量；
- 3、异构算力供给与资源效率：参与异构算力资源供给侧的平台化与智能化建设，保障内外部算力流转的效率与成功率；负责异构资源池的备机管理、碎卡治理、资源画像与潮汐复用策略建设，推动字节跳动内部业务与外部客户的资源高效流转，最大化资源利用率，降低算力使用成本；
- 4、AI业务场景支持与算力适配：深入理解内外部AI业务场景的算力诉求，从实例层面对接业务需求并给出技术方案；构建典型AI业务场景的算力画像，沉淀场景化实例模板与最佳实践；针对大模型训练、推理、智驾、AIGC、搜广推等场景，开展异构实例与业务框架、分布式策略的兼容性验证与性能摸底；推动业务侧算力问题的端到端闭环，联动底层架构团队解决跨层技术问题，保障业务高效落地；
- 5、AI与智能化工具研发：参与异构计算垂类Agent与智能化工具的研发，探索AI模式在实例研发、稳定性运维、资源运营等场景的落地；将团队领域知识沉淀为可复用的智能能力，持续提升团队工程效能与业务响应速度。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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