海信
AI编译器开发工程师(J45118)
AI编译器开发工程师(J45118)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Llvm
Mlir
Pytorch
Tvm
代码生成
图优化
大模型量化
算子融合
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心AI底层技术岗，技术前沿且成长空间大，薪资具备竞争力，适合技术极客。
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
2万
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1150 个在招 · 其中算法优化工程师 9 个
市场机会
选择适中
青岛 · 算法优化工程师 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责基于MLIR等框架的AI编译器开发与性能优化，涉及图优化、代码生成及大模型量化等前沿技术
适合具备扎实C/C++编程基础及深度学习编译技术背景的硕士人才，致力于提升AI大模型的执行效率
最低要求
院校：国内普通高等院校
学历：硕士学历
专业：计算机、微电子、电子信息、电子科学与技术、集成电路等相关专业
技能要求：熟练掌握C、C++、Python等编程语言，了解PyTorch深度学习框架
素质要求：具备一定的学习创新能力，能够快速适应工作环境，动手能力强
外语水平：英语六级
工作职责
基于MLIR框架，提升编译器执行效率
参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化工作
研究算子融合（op fusion）、自动调优（auto-tuning）、代码生成（code gen）相关策略
跟踪LLVM/TVM等AI编译器前沿不断优化编译器性能
优先资格
有一定AI基础优先
熟练掌握MLIR、TVM等深度学习编译技术，熟练掌握Qwen、Deepseek等LLM系列大语言模型原理优先
熟练掌握AWQ、GPTQ、GGUF等大模型量化技术原理优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 所在企业能提供稳定的平台和丰富的算力资源支持，岗位处于AI大模型底层核心技术领域，技术壁垒高
- 个人技术成长空间大，能够接触到最前沿的AI编译与大模型量化技术，积累稀缺的底层系统优化经验
- AI编译器开发涉及底层硬件与复杂算法，技术难度极大，需要持续跟进前沿论文和开源社区
- 适合对底层系统、编译原理有浓厚兴趣，具备扎实C/C++功底且愿意在AI基础设施领域深耕的硕士及以上技术人才
缺点 / 挑战
- 大模型技术迭代极快，需要保持高强度的学习以跟上技术演进，项目交付可能面临较大的技术攻坚压力
角色解读
- 从初级编译器开发工程师成长为资深技术专家，主导核心编译框架的设计与优化
- 未来可向AI基础设施架构师或AI系统性能优化专家方向发展，成为底层技术领域的核心骨干
- 负责AI编译器的核心模块开发，包括基于MLIR框架的图优化、后端代码生成与指令优化
- 研究并实现算子融合、自动调优等策略，以提升大语言模型等AI应用的执行效率
- 跟踪LLVM/TVM等前沿技术，持续优化编译器性能，解决底层硬件适配与性能瓶颈问题
- 精通C/C++和Python，熟悉PyTorch等深度学习框架的底层运行机制
- 深入理解MLIR、LLVM、TVM等深度学习编译技术，具备编译器Pass开发经验
- 了解大语言模型原理及量化技术（如AWQ、GPTQ），能针对模型特性进行代码生成优化
申请策略
- 了解企业在AI大模型及智算中心方面的业务布局，准备一些关于如何提升特定模型推理性能的具体案例
- 突出在MLIR/LLVM/TVM等编译框架上的实际项目经验或开源社区贡献
- 详细列出对大模型量化技术（AWQ/GPTQ）的理解或具体实现经验
- 展示在C/C++性能优化、算子融合或自动调优方面的具体成果与量化指标
- 深入学习MLIR框架的Dialect设计与Pass编写，熟悉主流大模型的推理流程
- 动手实践TVM或LLVM的底层代码生成与优化，积累实际的编译后端调试经验
面试指南
- 采用STAR法则，先说明业务背景和优化目标，再详细阐述技术选型和实现细节（如IR层面的变换），最后用具体的数据（如性能提升百分比、精度损失情况）量化成果
- 请详细描述你在MLIR或LLVM框架下实现的一个复杂优化Pass
- 在算子融合（op fusion）中，你是如何决定哪些算子可以融合的？
- 针对大模型量化（如AWQ/GPTQ），在代码生成阶段需要做哪些特殊处理以保证精度和性能？
- 如何定位和解决编译器后端代码生成中的性能瓶颈？
- 复习编译原理、体系结构及深度学习框架底层运行机制
- 准备1-2个自己主导的底层性能优化项目，能够深入讲解技术难点和解决思路
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位属于AI底层核心技术方向，技术壁垒高，在青岛当地具备较强的薪资竞争力，整体薪酬福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及MLIR、大模型量化等AI领域最前沿的底层技术，技术深度和广度极佳，能极大提升个人在AI基础设施领域的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MLIR、LLVM、TVM、C/C++、Python、PyTorch、AWQ、GPTQ、GGUF
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点位于青岛，相比一线城市生活节奏相对适中，但AI底层研发岗位通常面临较高的技术挑战和项目交付压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于AI大模型底层执行效率的提升，是支撑人工智能产业发展的关键基础设施，具有较高的技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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