黑芝麻
AI编译器专家(J10431)
AI编译器专家(J10431)
发布于 7 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公嵌入式开发
嵌入式开发
Ai编译器
Llvm
Mlir
Npu
团队管理
性能优化
架构设计
算子融合
编译优化
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI芯片编译器专家岗，技术前沿、成长性极高，但对系统底层能力和工作投入度要求严苛。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
65K
比嵌入式开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
24 个在招 · 其中嵌入式开发 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 嵌入式开发 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责公司自研NPU的AI编译器整体架构设计与技术攻关
你需要与算法、硬件团队紧密协作，主导编译器前端、后端、优化器等核心模块的研发，攻克大模型部署中的性能、内存和延迟难题，并带领团队跟进前沿技术，是芯片AI能力实现的关键岗位
最低要求
计算机科学或相关专业本科及以上学历，10年以上底层系统软件开发经验，其中在AI编译器领域有5年以上工作经验
深入理解至少一种等主流AI编译器框架（TVM/MLIR/LLVM/GLOW/IREE等），有完整的AI编译器项目研发、架构设计或核心模块开发经验
深入理解至少一种硬件体系结构（NPU/GPU/TPU等）
优秀的分析和解决问题的能力，跨部门协作能力，一定的团队管理能力
工作职责
与AI算法团队、硬件设计团队紧密配合，负责自研NPU的AI编译器整体架构设计与技术方案规划，包括前端、后端和优化器等
主导深度学习模型计算图优化、算子融合、内存复用、指令调度、并行化优化等核心编译技术研发
针对大语言模型、感知算法等AI场景，开展编译优化技术攻关，解决模型部署中的性能瓶颈、内存占用、推理延迟等核心问题
带领团队关注开源生态，调研和引入最新的编译器技术和优化算法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，处于AI与芯片交叉领域的核心环节，技能积累价值高
- 直接受益于AI芯片行业的高速发展，行业前景明确
- 在上市公司平台，有机会接触到完整的芯片研发流程和大型项目
- 技术难度极高，需要持续追踪和理解编译器、硬件、AI算法的最新进展
- 跨硬件、编译器、算法的团队协作复杂，对沟通与系统思维要求高
- 适合对计算机底层系统（编译器、操作系统、体系结构）有深厚兴趣，并乐于解决复杂系统性能问题的技术专家
- 需要具备极强的自学能力和跨领域整合能力
缺点 / 挑战
- 作为关键技术岗位，性能优化的压力和交付时效要求可能较大
角色解读
- 技术专家路线：持续深耕编译器与芯片协同领域，成为行业顶尖的技术权威
- 技术管理路线：带领更大的团队，负责整个AI软件栈或芯片产品线的技术规划与落地
- 设计并主导公司自研AI芯片的编译器架构，将其转化为可编程的算力
- 解决大模型和感知算法在芯片上部署时遇到的性能、内存和延迟瓶颈问题
- 带领技术团队，推动编译器核心技术的研发与创新，引入开源生态的前沿技术
- 深厚的编译原理与编译器实现知识，精通TVM、MLIR、LLVM等至少一种框架
- 对AI计算图优化、算子融合、内存管理等编译优化技术有实战经验
- 熟悉NPU/GPU/TPU等硬件体系结构，能进行软硬件协同优化
申请策略
- 深入研究黑芝麻智能的芯片产品路线图和AI软件栈战略，思考你的经验如何与之匹配
- 准备一个关于如何解决某个具体AI模型在特定硬件上性能瓶颈的深度案例
- 突出具体的AI编译器或系统软件架构设计项目，说明解决的关键技术问题和带来的性能提升数据
- 详细列出对MLIR/LLVM/TVM等框架的深入理解和使用经验，如有开源贡献是重大加分项
- 强调与硬件、算法团队协作完成复杂项目的经验，体现跨部门沟通和系统集成能力
- 深入研究MLIR框架的最新特性及其在AI编译器中的应用
- 了解特定AI芯片（如NPU）的微架构特点，学习其优化指南
- 通过分析TVM等开源项目的代码，提升对工业级编译器实现的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经历，重点突出技术决策和量化成果
- 回答系统设计或优化问题时，先明确问题约束（模型特点、硬件限制），再分层次（前端表示、中间优化、后端代码生成）阐述优化思路
- 对于技术选型问题，客观比较不同技术（如MLIR vs. TVM）的优缺点，并结合具体应用场景说明选择理由
- 请描述你过去负责设计的一个最复杂的编译器优化模块，你遇到了什么挑战？如何解决的？
- 对于一个在NPU上运行延迟很高的Transformer模型，你会从编译器的角度如何分析和优化？
- MLIR和LLVM在AI编译器中的角色和分工是什么？你更倾向于用MLIR做哪些事情？
- 如果算法团队提出一个全新的、硬件不直接支持的算子，你会如何评估并实现其编译优化？
- 你如何平衡编译器优化的通用性与针对特定硬件的极致性能？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活45
使命价值65
薪资福利
70中等
作为上市公司职位，薪资福利体系应较为完善，且该岗位为高技术壁垒专家岗，薪资具有竞争力，但具体数值未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：5–8万/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI芯片软件栈的核心，涉及编译器、硬件架构、前沿AI模型的交叉领域，技术深度和前沿性极强，能提供顶尖的技术成长和挑战。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI编译器、MLIR、LLVM、NPU、大语言模型、算子融合、并行化优化
成长机会调研和引入最新的编译器技术和优化算法
业务类型profit_center
工作生活
45较低
职位描述为仅现场办公，且作为技术攻坚岗位，可能需要投入较多精力解决复杂问题，工作强度预期不低。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
65中等
参与自研核心芯片的编译器开发，对国产AI芯片生态有直接贡献，具有一定行业推动意义，但社会影响力感知不如直接面向终端用户的产品。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs