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校招AI芯片IP设计工程师 - 芯片研发
北京/上海/深圳 · 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，微电子、计算机等相关专业优先
- 对芯片前端设计有深入理解，有坚实的RTL设计基础
- 有主动学习、深入分析和解决问题的能力及自我驱动力。
- 加分项
- 熟悉Transformer架构与大模型核心算法，深刻理解算法算子特性与硬件算力映射关系，具备AI芯片计算架构设计、算力调度优化的算法基础。
岗位描述
团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。
- 1、负责AI芯片设计评估，包括矩阵、卷积计算结构探索、向量计算不同路线量化评估、浮点无损、有损压缩分析、Crossbar结构优化分析等。
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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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