英特尔
Senior Compiler Performance Engineer
Senior 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高性能计算
高性能计算
Ai/Hpc
Cpu/Gpu架构
Llvm
Mlir
Sycl
开源社区贡献
性能剖析
编译器优化
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖硬件平台加持、前沿技术栈与开源生态并重，技术成长极佳但需接受现场办公模式。
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
5.5万
比高性能计算中位数高
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
选择适中
上海 · 高性能计算 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英特尔数据中心组的编译器性能优化工作，深入分析AI与HPC负载瓶颈，设计并落地编译器优化策略与代码生成方案
需主导跨架构（CPU/GPU）的性能调优，推动开源社区贡献，并指导初级工程师，助力下一代异构计算软件生态发展
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关领域的硕士或博士学位，且具备5年以上相关行业经验
或学士学位且具备8年以上经验
扎实的现代C++、数据结构与算法及编译器理论基础知识，并有实践经验
在编译器栈至少一个领域拥有生产环境经验：中端优化、后端代码生成、语言前端，或运行时与卸载支持
在CPU和/或GPU上对真实应用进行性能分析与调优的实战经验
具备分析和解决复杂技术问题并通过完整产品周期交付功能的成功案例
优秀的书面与口头沟通能力，能够向工程师、架构师和利益相关者清晰传达技术细节与概念
工作职责
主导真实应用、AI/HPC负载及行业基准测试的性能分析
识别跨越编译器、运行时、库和微架构的瓶颈
并推动相关工作缩小差距
识别、设计并将编译器优化和代码生成产品化，以发挥新的Intel CPU和GPU能力，将功能从原型推向量产质量
负责编译器组件或负载域的性能——设定目标，通过持续集成跟踪它们，并对回归和提升负责
推进SYCL、OpenMP、Triton、MLIR和DSL路径上的异构与卸载编译，在不牺牲性能的情况下提高可移植性
与硬件架构团队紧密合作，影响未来Intel硅片的设计定义及其通过编译器和语言栈的暴露方式
参与并推动上游开源社区合作：通过公开RFC、上游补丁和审查社区贡献来驱动设计
影响技术方向与架构，审查设计与代码，提升团队工程标准
指导和培养初级工程师，并向合作伙伴、客户及更广泛的生态系统代表团队工作成果
优先资格
在LLVM编译器基础设施方面有丰富经验，包括上游贡献
熟悉MLIR者优先
深入掌握Intel x86指令集架构与高级矢量扩展(Advanced Vector Extensions)，或GPU架构与执行模型
具备异构与并行编程模型经验（SYCL、OpenMP卸载、Triton、OpenCL或CUDA）
具有优化AI/ML负载或将编译器技术与PyTorch等框架及推理引擎集成的经验
具备大规模CI与性能跟踪基础设施使用经验
具备跨地域领导项目及指导工程师的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托英特尔顶级硬件平台与数据中心业务，接触最前沿的异构计算与AI编译器技术
- 深度参与开源社区（LLVM/MLIR），技术影响力大且履历含金量高
- 完善的培训体系与导师制，适合深耕底层技术的工程师
- 性能优化工作高度依赖底层硬件特性，调试难度大且反馈周期长
- 现场办公模式可能限制部分灵活工作安排
- 适合具备扎实计算机系统基础、热爱底层优化与开源协作、追求技术深度而非快速迭代的资深工程师
缺点 / 挑战
- 需兼顾学术前沿与工业界量产标准，平衡创新与稳定性压力较大
角色解读
- 可向首席编译器架构师或技术专家路线发展，主导下一代编译器技术规划
- 也可横向拓展至AI编译器、异构计算框架或高性能计算系统架构领域
- 长期可转向技术管理或开源社区核心维护者角色
- 深入分析AI与HPC负载在CPU/GPU上的性能瓶颈，定位编译器、运行时或微架构层面的问题
- 设计并落地编译器优化策略与代码生成方案，确保新功能从原型到量产的质量
- 主导特定编译器模块的性能指标追踪与回归管理
- 精通现代C++、数据结构与算法及编译器原理
- 熟练掌握LLVM/MLIR等编译器基础设施，具备中端优化或后端代码生成实战经验
- 深入理解x86/GPU架构及SYCL/OpenMP/Triton等异构编程模型
- 具备扎实的性能剖析工具使用能力及大规模CI/性能跟踪经验
申请策略
- 提前研究英特尔最新处理器架构及对应编译器特性
- 准备详细的性能剖析案例，展示端到端的问题解决思路
- 关注英特尔开源社区动态，了解当前LLVM/MLIR热点议题
- 突出LLVM/MLIR实际项目经验及上游贡献记录
- 详细列出性能调优案例（如加速比、瓶颈定位方法、使用的剖析工具）
- 强调跨团队协作经验及指导初级工程师的成果
- 强化AI框架（PyTorch/TensorRT）与编译器后端的集成实践
- 深入学习GPU架构与并行计算模型（如SYCL/CUDA）
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务目标、行动步骤（工具使用、假设验证、代码修改）与量化结果
- 针对瓶颈定位，阐述分层排查思路（火焰图、硬件计数器、微架构分析）
- 结合具体IR Pass说明优化逻辑与副作用控制
- 请分享一次你通过编译器优化显著提升应用性能的完整案例
- 如何定位并解决跨编译器层与微架构层的性能瓶颈？
- 你对LLVM中间表示(IR)的理解如何应用于实际优化？
- 面对AI负载的快速迭代，编译器如何保持兼容性与性能？
- 复习编译器经典优化Pass（如循环展开、向量化、寄存器分配）及其在现代架构上的表现
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
78中等
薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但作为传统硬件巨头，现金激励弹性相对互联网大厂略低。
薪资信号市场水准 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
92较高
提供顶尖异构计算技术栈与开源社区深度参与机会，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLVM、MLIR、SYCL、Triton、C++、AI/HPC
成长机会Mentor and coach junior engineers、Influence technical direction and architecture
业务类型profit_center
工作生活
45较低
明确要求现场办公，未提及弹性工时或远程选项，工作节奏受硬件发布周期与性能指标考核影响。
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
85较高
致力于解锁异构计算潜力，推动AI与HPC生态发展，技术成果直接赋能全球开发者与产业进步。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号unlock the potential of heterogeneous computing、advances performance, scalability, reliability, and developer productivity for AI, HPC
创新程度积极采用新技术
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