AI编译器及工具链开发工程师(J11163)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕编译器及底层系统技术，成为AI系统架构师或首席工程师
• 技术管理路线：带领小团队负责特定模块或方向，如优化团队负责人、工具链负责人
• 设计并实现AI模型的编译流程，将模型高效地映射到特定硬件（如黑芝麻自研芯片）上执行
• 对AI模型计算图进行深度优化，包括算子融合、内存布局优化、内核代码生成等，以榨取硬件算力
• 作为技术专家，分析并解决客户在模型部署过程中遇到的性能、精度等复杂问题
• 需要深厚的编译器原理知识，理解编译流程的各个阶段并能进行代码实现
• 必须熟练掌握C++等系统级编程语言，并具备性能调试和优化能力
• 需要理解主流深度学习模型（如Transformer、CNN）的计算模式和推理过程

申请策略

• 深入了解黑芝麻智能的自研芯片架构（如芝麻系列芯片）和技术路线，这将在面试中体现你的诚意和准备
• 准备一个与编译或底层系统优化相关的、能展示你技术深度的具体案例
• 突出任何与编译器、解释器、代码生成、优化器相关的项目经验或研究课题
• 详细描述使用C++进行性能敏感型系统开发的经验，如内存管理、并发编程、性能剖析等
• 展示对深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）底层或计算图的理解
• 如有开源编译器（如LLVM）、AI编译器（如TVM）或相关技术栈的实际贡献，务必强调
• 系统复习编译原理，并阅读一些开源编译器（如LLVM）的文档和源码
• 学习AI编译器领域的最新进展，如TVM、MLIR等技术栈的原理和实践

面试指南

• 采用“总-分-总”结构，先概述思路，再深入技术细节，最后总结成果和影响
• 结合具体项目经历，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答
• 对于技术原理问题，尝试画出简图或流程图来辅助说明，使逻辑更清晰
• 请介绍一下你对LLVM或某一具体编译器框架的理解，它的主要模块和工作流程是怎样的？
• 你如何为一个深度学习算子（如矩阵乘法Conv）设计并实现一个高效的内核代码生成器？
• 在优化一个AI模型的推理性能时，你会从哪些方面进行分析和优化？请举例说明
• 如果客户反馈一个模型在芯片上运行精度出现大幅下降，你会如何定位问题？
• 描述一个你解决过的最复杂的性能问题或Bug，你是如何分析和解决的？