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校招AI芯片SoC设计工程师 - 芯片研发
北京/上海 · 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、电子、微电子、通信等相关专业
- 有硬件设计思维，熟悉RTL设计或功能验证，具备扎实的coding能力，并熟悉Python/TCL/Perl等常用脚本
- 有扎实的科研训练功底，包括文献综述、研究方法设计、数据分析、学术写作等
- 了解以下领域之一，有项目经验优先；包括：以太网、RDMA、PCIe、DDR、AMBA等总线协议、片上/片间互联网络、先进封装等；熟悉SoC架构（如业界主流的AI/CPU/GPU芯片架构等），有高性能、低功耗或先进工艺SoC设计项目经验优先；熟悉芯片设计的中后端和封测流程，有相关项目经验者优先
- 对计算机系统有一定理解，有软硬件协同设计的背景知识
- 有较强的自学能力，沟通能力，分析能力，团队合作能力。
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、参与软硬件协同设计，收集分析软硬件需求；平衡中后端、封装等系统限制，完成方案和IP的选择评估，确定芯片的功能特性和性能指标；参与定位并解决芯片的功能和性能问题；
- 2、理解系统需求，参与完成初始化流程、Debug、性能监测、异常处理等方案的制定；
- 3、负责SoC或子系统的架构文档撰写，完成硬件逻辑设计和优化；
- 4、负责SoC或子系统的执行交付工作，包括文档、代码、质量检查和其他交付件，参与芯片项目完整执行过程，协助完成芯片的交付流程；
- 5、与封装和板级设计合作，理解系统限制，包括信号完整性、电源完整性、散热等；
- 6、负责团队的技术视野储备，通过文献调研、技术交流、技术分享，增加团队对多个技术领域的技术积累。
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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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