计算机体系结构工程师

上海 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

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任职要求

1. 软件编程能力（C++， python）；
2. 具有计算机体系结构背景，熟悉SOC组件；
3. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结。
【加分项】
1. 有在计算机体系结构研究经历；
2. 有性能和功能模型建模的经验；
3. 熟悉云计算和AI场景，对于AI相关算法有深入理解；
4. 熟悉系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）。

岗位描述

1. 大规模CModel建模开发：构建性能，功能和行为模型；针对算力，互联与存储层次进行仿真；权衡并行度与面积、功耗之间的平衡；
2. 对业务软件进行深入分析，在系统和仿真环境中分析性能瓶颈，帮助芯片架构的设计决策，并提供给算子、编译器团队优化细节，协助交付深度优化，极致性能的软件栈；
3. 开发和维护性能分析工具，实现数据分析和可视化扩展；
4. 开发性能测试用例，测试系统的微架构特征和设计参数，对竞对和架构探索提供重要的profiling能力；
5. 进行系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）分析以及业务软件分析，定义芯片架构。
1. 软件编程能力（C++， python）；
2. 具有计算机体系结构背景，熟悉SOC组件；
3. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结。

【加分项】

1. 有在计算机体系结构研究经历；
2. 有性能和功能模型建模的经验；
3. 熟悉云计算和AI场景，对于AI相关算法有深入理解；
4. 熟悉系统软件（linux kernel/虚拟化/编译器等）。

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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）

类型专业能力·难度困难

查看答题思路

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

类型项目经历·难度中等

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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

类型专业能力·难度简单

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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

类型专业能力·难度中等

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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

类型情景/案例·难度中等

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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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