英特尔
Compiler Performance Engineer
Compiler Performance Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai/Hpc
Llvm
Mlir
开源贡献
异构计算
性能调优
系统编程
编译器优化
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心底层技术研发岗、前沿编译器与AI基础设施技术栈、现场办公为主、成长空间广阔
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
47 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责分析编译器生成代码的性能问题并定位优化瓶颈，在英特尔CPU和GPU上调优工作负载并评估性能
参与测试自动化设计、连接硬件与AI/HPC软件生态，并在资深工程师指导下实现编译器组件扩展，持续深耕特定技术领域
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关专业硕士学历
或本科学历且具备至少2年相关经验
扎实的数据结构与算法基础，精通C/C++/汇编/Python中至少一种语言的开发与调试
具备编译器理论课程或项目经验（涵盖解析、中间表示、数据流分析、代码生成）
优秀的书面与口头沟通能力，能清晰传达技术细节
注重细节，具有提升产品性能的强烈动机
工作职责
分析编译器生成代码中的性能问题，协助将问题根因定位到具体的优化或代码生成阶段
在英特尔CPU和GPU上调优工作负载并测量性能，报告回归问题和优化机会
设计并实现测试自动化以支持持续集成，确保每日跟踪性能与质量指标
协助连接英特尔硬件与编译器能力至AI和HPC软件生态（如PyTorch、推理引擎及机器学习模型）
参与上游开源工作：提交Issue、提交补丁并遵循社区审查流程
在资深工程师指导下实现并扩展编译器组件（优化Pass、代码生成、运行时或卸载支持）
在选定领域（如中间端优化、后端代码生成、异构与卸载编译或工作负载性能分析）成长为深度专家
优先资格
熟悉英特尔x86指令集架构与高级向量扩展，或了解GPU架构及执行模型
接触过LLVM或MLIR编译器基础设施，或GCC
具备OpenMP、SYCL、OpenCL、Triton或CUDA等并行与异构编程模型经验
熟悉真实应用场景下的性能分析工具与方法论
接触过AI/ML框架及推理栈
有开源贡献历史
展现分析与解决复杂技术问题的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界顶尖的LLVM/MLIR编译器基础设施与异构计算技术
- 背靠英特尔硬件生态，直接参与AI/HPC核心软件栈建设
- 拥有资深工程师带教机制与清晰的内部技术晋升通道
- 鼓励开源贡献，技术成果易形成行业影响力
- 现场办公要求固定通勤，工作节奏受产品发布周期影响可能阶段性紧张
- 跨部门协作频繁，需兼顾硬件特性与上层软件生态需求
- 适合对底层系统软件有浓厚兴趣、追求技术深度、愿意在编译器与AI基础设施领域长期深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 编译器底层优化门槛高，需长期积累才能突破性能瓶颈
角色解读
- 纵向深耕编译器某一模块（如中间端优化或后端生成），成为该领域技术专家
- 横向拓展至AI/HPC编译器生态或芯片架构协同设计，向首席工程师演进
- 积累开源社区影响力后，可向技术布道师或架构师方向发展
- 深入分析编译器生成的机器码性能瓶颈，定位优化或代码生成阶段的根因
- 在英特尔CPU/GPU平台上进行工作负载调优与性能基准测试，输出优化报告
- 搭建CI测试自动化体系，保障编译器质量与性能的日常监控
- 对接AI/HPC软件生态，参与开源社区协作并扩展编译器核心组件
- 扎实的C/C++/汇编语言功底与数据结构算法基础
- 熟悉编译器原理（前端解析、IR、优化Pass、后端代码生成）
- 掌握性能分析工具与方法论，能独立进行Profiling与调优
- 了解LLVM/MLIR等现代编译器基础设施及异构编程模型
申请策略
- 提前研究英特尔近期发布的编译器技术白皮书或开源项目动态
- 准备1-2个完整的性能调优案例，重点说明问题定位思路与优化收益
- 突出C/C++底层开发经验及数据结构算法功底，量化性能优化成果
- 详细列举编译器相关课程/项目，说明对IR、优化Pass或代码生成的理解
- 展示开源贡献记录或性能分析工具实战案例，体现工程规范与问题解决能力
- 系统学习LLVM/MLIR架构，尝试编写自定义Optimization Pass或Target Backend
- 强化Profiling工具链（如perf, VTune, gprof）的使用与数据分析能力
- 补充GPU架构基础与SYCL/OpenCL等异构编程实践
面试指南
- 采用分层排查法：从应用层日志/Profiling数据入手，逐步下钻至IR层面与目标机器码
- 结合编译器文档与源码，明确优化Pass的作用域与副作用，使用对比测试验证收益
- 建立基线-假设-实验-结论的闭环思维，用数据驱动优化决策
- 如何定位一段C++代码在编译器优化后的性能下降问题？
- 请描述你对LLVM IR的理解，以及如何设计一个自定义优化Pass？
- 面对多核/异构环境下的性能瓶颈，你的分析步骤是什么？
- 如何在保证正确性的前提下进行激进的性能优化？
- 复习编译器经典教材核心章节，重点掌握IR结构与优化Pass执行流程
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
作为上市跨国企业，提供符合市场水准的薪酬与完善福利，但JD未明确具体薪资范围与额外补贴。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
聚焦LLVM/MLIR与AI/HPC前沿技术栈，提供资深工程师带教与明确的专精成长路径，技术成长性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLVM、MLIR、SYCL、Triton、CUDA、OpenMP、AI/ML
成长机会coaching from senior engineers and leaders、great opportunity for technical development and career growth、Grow into deep expertise in a chosen area
业务类型profit_center
工作生活
60中等
明确要求现场办公，班次为Shift 1，未提及弹性工时或远程选项，通勤与作息相对固定。
工作模式仅现场办公
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
致力于提升AI与HPC领域的硬件性能与开发者生产力，积极推动开源社区协作，技术成果具有显著的行业正向价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号maximize hardware performance for our customers and Intel silicon、advancing performance, scalability, reliability, and developer productivity for AI, HPC、contributing to and collaborating with open-source communities
创新程度积极采用新技术
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