英特尔
Compiler Engineering Intern
Compiler Engineering Intern
发布于 9 小时前实习/见习
实习生混合式弹性办公软件工程
软件工程
Gpu架构
Llvm
Mlir
并行计算
开源协作
异构计算
性能优化
编译器开发
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖外企研发实习、前沿编译器技术栈、混合办公、侧重技术成长与长期发展
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0万
比软件工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
55 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 软件工程 · 约 2010 个在招
职位详情
关于这个职位
负责英特尔编译器软件栈的研发工作，参与基于LLVM的C/C++、SYCL、MLIR等编译技术及运行时系统的功能开发、测试与优化
协助将硬件能力与AI框架（如PyTorch）及推理引擎对接，提升代码生成质量、运行性能与开发者工具链体验
最低要求
目前正在攻读计算机科学、计算机工程、电气工程、应用数学或相关技术领域的学士或硕士学位
在编译器、编程语言、计算机体系结构、并行计算、系统软件或 closely related area 方面具有研究生级别的课程学习、研究或项目经验
具备使用 C 或 C++ 进行编程以及处理复杂软件系统的经验
具备设计实验、分析技术结果并沟通结论的经验
工作职责
Contribute to the design, implementation, testing, or analysis of compiler and runtime technologies.
Develop and debug software in C or C++ within a large, collaborative codebase.
Create or improve tests, reproduce defects, analyze failures, and help deliver reliable solutions.
Evaluate functional correctness, compile-time behavior, runtime performance, or code quality, as applicable to the project.
Participate in code reviews, technical discussions, and project planning with mentors and team members.
Document designs, experiments, results, and lessons learned, and present project outcomes to the team.
Contribute to open-source projects when aligned with the assigned work.
优先资格
Hands-on experience with LLVM or related compiler infrastructure, including front-end development, intermediate representations, optimization passes, code generation, runtimes, or debug information.
Research or development experience involving CPU/GPU architectures, heterogeneous computing, AI/ML compilation, HPC, parallel programming, or performance optimization.
Familiarity with LLVM, MLIR, Clang, Flang, SYCL/DPC++, Triton, OpenMP, CUDA, or another compiler or parallel-programming ecosystem.
Experience with AI frameworks such as PyTorch, inference engines such as vLLM and SGLang, and machine-learning model ecosystems such as DeepSeek, Hugging Face, and Qimi.
Tile-base programming model knowledge
GPU Compute kernel writing experience
Experience contributing to open-source software or working in a large collaborative codebase.
Publications, technical reports, patents, open-source contributions, or other evidence of advanced technical work.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界顶尖的LLVM/MLIR技术栈，技术深度极高
- 背靠英特尔硬件生态，直接参与AI与HPC核心链路研发
- 完善的导师指导与国际化研发环境，利于学术与工程能力双修
- 编译器底层逻辑复杂，初期上手曲线陡峭，需极强自学能力
- 项目涉及多软硬件层协同，调试周期长且容错率低
- 适合计算机相关专业在读硕博/高年级本科生，对底层系统、编译器原理或AI算力栈有浓厚兴趣且具备扎实编程基础的求职者
缺点 / 挑战
- 实习期间需快速产出可验证的原型或优化方案，交付压力较大
角色解读
- 向资深编译器工程师或系统架构师方向发展，深入底层软硬件协同设计
- 拓展至AI编译器、高性能计算(HPC)或云原生基础设施领域
- 积累开源项目贡献经验，建立行业技术影响力
- 参与底层编译器软件栈的开发与优化，涵盖C/C++前端、中间表示(IR)及代码生成模块
- 对接AI框架与推理引擎，解决异构计算环境下的性能瓶颈与兼容性难题
- 编写高质量测试用例与调试工具，保障编译器功能的正确性与运行效率
- 扎实的C/C++编程能力与复杂系统调试经验
- 熟悉LLVM/MLIR等现代编译器基础设施及优化Pass机制
- 了解CPU/GPU异构计算架构及AI/ML编译原理
- 良好的英文文档阅读能力与开源社区协作习惯
申请策略
- 提前研究英特尔近期发布的编译器开源项目或技术白皮书，面试时展现技术视野
- 准备1-2个完整的底层系统调试案例，体现问题定位与解决思路
- 突出C/C++项目经验，强调内存管理、多线程/并行编程实践
- 详细列出LLVM/MLIR相关课程作业、科研课题或开源贡献
- 量化性能优化成果（如编译速度提升比例、代码体积缩减幅度）
- 系统学习《Engineering a Compiler》或LLVM官方文档，掌握IR构建与Pass开发流程
- 补充GPU编程基础（如CUDA/OpenMP）及AI框架底层调用原理
- 练习使用Git进行大型代码库协作，熟悉Code Review规范
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，重点突出技术选型依据与量化结果
- 针对底层原理题，先阐述核心概念，再结合具体代码片段或架构图说明实现细节
- 调试类问题强调日志分析、断点追踪、性能剖析工具的组合使用
- 请描述你使用过或了解过的编译器前端/后端架构，并说明中间表示(IR)的作用
- 如何在LLVM中实现一个自定义的优化Pass？需要注意哪些边界条件？
- 面对复杂的段错误或性能回退，你的系统性调试流程是怎样的？
- 简述CPU与GPU在指令集、内存模型上的差异，以及如何针对异构架构做代码优化？
- 复习计算机组成原理、操作系统及编译原理核心考点，梳理知识脉络
职位点评
薪资福利70
成长发展92
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
提供符合上海地区头部科技企业标准的实习津贴，但JD未明确具体金额，整体补偿处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–1.2万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦前沿编译器技术与AI/HPC交叉领域，配备资深工程师指导，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLVM、MLIR、Triton、SYCL、C++、AI/ML编译、异构计算、性能优化
成长机会collaborate with experienced engineers、Participate in code reviews, technical discussions, and project planning with mentors and team members、learning how production compilers are designed, tested, optimized, and delivered
业务类型profit_center
工作生活
65中等
实行混合办公模式，兼顾灵活性与团队协作，但底层研发节奏较快，需做好一定强度投入的准备。
工作模式混合式弹性办公
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
75中等
致力于推动开源生态与异构计算技术发展，助力AI与高性能计算突破，具备较强的技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号unlock the potential of heterogeneous computing、advances 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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