小米
AI Compiler 开发工程师
AI Compiler 开发工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
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其它
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Dsl
Gpgpu
Hpc
Llvm
Npu
Simt
体系结构
算子优化
编译器
AI 估算 · 30k–50k
AI编译器技术门槛高，小米自研NPU背景，北京薪资水平偏高，互联网大厂通常15薪，博士优先待遇优厚。
职位详情
关于这个职位
作为AI编译器开发工程师，你将参与小米自研NPU的编译器设计与开发，负责对模型和硬件进行深度优化，并通过编译器和DSL提升NPU易用性
同时与硬件团队协同探索新架构设计空间，是底层技术方向的核心研发岗位
适合对编译器、体系结构有浓厚兴趣的工程师
最低要求
有较强的分析和解决问题能力、较强的动手能力
工作职责
负责针对自研NPU的编译器设计与开发，针对模型和硬件深度优化
利用编译器和DSL提升NPU的易用性
与硬件协同分析软硬件系统的改进和优化，探索新架构设计空间
优先资格
编译器或者体系结构背景的博士优先
熟悉LLVM等编译器，有传统编译器后端开发经验优先
熟悉GPGPU和SIMT架构，有NVGPU上编译优化，算子优化，HPC优化等经验优先
有开源社区贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米自研芯片业务发展迅速，技术方向前景广阔
- 技术含量高，能积累底层编译和硬件优化经验
- 大公司平台，资源丰富，有良好的项目支撑
- 技术难度大，需要深厚的编译和体系结构基础
- 领域相对小众，职业转换灵活性受限
- 适合热爱底层技术、专注研究、抗压能力强且愿意深入硬件软件的工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临较高的工作强度和项目压力
角色解读
- 深耕编译器技术，成为领域专家，领导编译器团队
- 向AI芯片全栈方向拓展，涉及芯片设计或系统架构
- 从技术专家转向技术管理，负责团队和项目规划
- 负责自研NPU的编译器设计和开发，对深度学习模型进行编译优化和硬件深度适配
- 开发DSL等易用性工具，降低NPU的使用门槛
- 与硬件团队协同进行软硬件协同设计，探索新的架构优化空间
- 扎实的编译原理和体系结构知识，熟悉LLVM等编译框架
- 熟悉GPGPU/SIMT架构，了解GPU编译和算子优化技术
- 具备较强的编程能力和分析解决问题能力
- 了解深度学习模型部署和推理流程
申请策略
- 提前了解小米自研NPU相关的技术博客或公开资料
- 准备一个技术分享或项目案例，展示编译优化思路
- 突出编译器或体系结构相关的项目经验，特别是LLVM后端优化案例
- 展示GPGPU或HPC优化经历，量化性能提升成果
- 如有开源社区贡献，重点体现技术影响力
- 强调独立分析并解决复杂问题的能力
- 深入阅读LLVM源码，理解后端优化pass的实现
- 学习GPGPU架构和CUDA优化技巧，动手实践算子优化
面试指南
- 采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和量化结果
- 强调问题解决思路和权衡，体现对底层硬件的理解
- 结合具体例子说明技术选型，并展示持续学习能力
- 请介绍一下你做过的一个编译器优化项目，以及遇到的主要挑战
- 解释一下LLVM后端的代码生成流程
- 你是如何优化特定算子在GPU上的性能的？
- 谈谈对GPGPU的SIMT架构的理解，以及如何充分利用硬件
- 如何设计一个编译器来提高NPU的利用率和易用性？
职位点评
70
综合评分
高难度技术岗，前沿AI芯片背景，薪资预计可观，但工作强度可能较大。
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。
更适合这类人
适合追求技术深度和职业成长，对生活工作平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
65中等
薪资未明确披露，但小米作为上市公司，薪酬福利体系完善，能较好满足物质需求。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位技术含量极高，涉及前沿的NPU和编译器技术，能获得快速成长和职业晋升空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NPU、编译器、LLVM、GPGPU、SIMT、DSL、HPC
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
北京现场办公，未提及弹性工作，工作强度和加班情况不明确，可能较为紧张。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
参与自研NPU开发，推动国产AI芯片生态发展，具有重要的行业意义和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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