AI 编译器工程师(J10529)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI编译器和芯片软件栈领域，成为该方向的技术权威，参与架构设计
• 架构师路线：向更上层的AI编译系统、工具链或AI计算框架架构师发展，影响力更广
• 横向拓展：可向AI推理引擎、AI算法优化、芯片固件等相邻领域扩展，成为全栈AI系统专家
• 负责设计和实现AI编译器的核心模块（前端、后端、优化器），将AI模型高效地映射到自研NPU硬件上
• 分析和解决编译器在复杂场景下的性能瓶颈和稳定性问题，确保软件栈的可靠性
• 对接客户需求，进行特定功能的开发与Bug修复，并持续探索和引入前沿的编译优化技术
• 精通AI编译器技术栈，至少有2年基于TVM/MLIR等框架的NPU/GPU编译器开发实战经验
• 扎实的计算机体系结构知识，深入理解SIMT/SIMD等并行计算模型以及硬件执行原理
• 熟悉编译原理，特别是后端代码生成、指令选择、寄存器分配和循环优化等关键技术

申请策略

• 在申请前，尽量通过技术博客、论文或开源项目了解黑芝麻NPU的架构特点和已公开的技术
• 在面试中，可以准备一个关于编译器优化或性能分析的深度案例，展示你的思考过程和技术功底
• 重点突出在NPU/GPU上使用TVM或MLIR进行编译器开发、优化或相关框架贡献的项目经历
• 详细描述解决过的具体性能优化案例或复杂的编译器Bug修复过程，体现系统分析能力
• 列出对编译原理、计算机体系结构相关课程或知识的掌握情况，以及对SIMT/SIMD等模型的理解
• 系统学习并实践MLIR框架，特别是其Dialect设计和优化Pass开发，这是当前AI编译器的前沿方向
• 深入研究一种主流处理器架构（如GPU的CUDA架构或自研NPU架构），理解其编程模型和性能特性
• 尝试为开源AI编译器项目（如Apache TVM）贡献代码，积累实际经验和社区影响力

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-挑战-方案-结果-反思”的结构化叙述，突出你的技术深度和解决问题的逻辑
• 对于概念对比题（如TVM vs MLIR），先阐述各自核心设计理念，再从抽象层次、灵活性、生态等维度进行结构化对比
• 对于开放性问题，结合你对硬件特性的理解（如访存层级、计算单元）和编译优化技术（如算子融合、内存布局优化）进行系统性分析
• 请介绍一个你过去开发或优化AI编译器的具体项目，遇到了什么核心挑战，你是如何解决的？
• TVM和MLIR在AI编译器设计中分别扮演什么角色？它们有何异同和优劣？
• 如何分析和定位一个AI模型在NPU上运行时的性能瓶颈？请描述你的方法论
• 解释一下SIMT（单指令多线程）执行模型对编译器后端优化（如内存访问、同步）提出了哪些特殊要求？
• 你对我们公司自研的NPU芯片架构或其在自动驾驶中的应用有什么了解？