顶尖应届-AI Compiler 开发工程师-芯片

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI编译器领域，成为芯片编译技术带头人，主导关键优化技术
• 架构师路线：转向系统级架构设计，统筹NPU、编译器与AI模型的协同优化
• 学术+工业结合：持续发表顶级论文，代表公司在编译器顶会发声，提升技术影响力
• 深入研究端侧NPU的编译器技术，包括自动向量化、深度融合等优化算法
• 针对Tensor Core计算切分、并发模式优化、访存布局优化等具体问题进行算法设计与实现
• 利用AutoTuning和机器学习方法自动搜索最优编译配置，提升模型推理效率
• 探索端到端模型编译新范式，如Tile-based DSL的设计与开发，推动编译技术前沿
• 扎实的计算机体系结构和编译原理背景，熟悉LLVM等编译器框架
• 深入理解GPGPU和SIMT架构，有GPU/NPU上的编译或算子优化经验
• 具备较强的算法分析与问题解决能力，能独立设计优化方案
• 有顶级论文发表经验，熟悉学术研究方法与论文写作

申请策略

• 面试前深入了解小米的端侧芯片产品线（如澎湃系列），思考如何将自身研究与产品结合
• 准备一个完整的编译器优化案例，从问题定义、方案设计到实验对比的清晰讲述
• 突出博士期间编译器或体系结构方向的核心研究成果，如发表的顶级论文、专利
• 详细描述与GPGPU/NPU相关的优化项目，量化性能提升指标（如加速比、吞吐量）
• 展示对LLVM等开源编译器的贡献经历，如提交的patch、参与的相关项目
• 强调分析解决复杂问题的能力，例如在访存优化、自动向量化方面的具体案例
• 若对NPU架构不熟悉，可提前学习寒武纪、昇腾等端侧NPU的编程模型
• 强化AutoTuning和机器学习在编译器中的应用知识，如TVM、MLIR等框架

面试指南

• 结构化回答：先给出结论，再分步骤或分层级阐述，最后总结
• 例如优化问题：分析瓶颈→提出方案→实验验证→效果对比
• 结合理论与实践：提及相关论文或开源框架作为支撑，同时给出自己的理解和改进思路
• 展现深度思考：不仅要描述怎么做，还要解释为什么选择该方案，有无其他替代方案及其优劣
• 请解释LLVM的pass架构，如何编写一个自定义的优化pass？
• 针对NPU的架构特点，你会如何优化一个卷积算子？
• AutoTuning在编译器中的应用有哪些？如何平衡搜索时间和优化效果？
• 你博士期间解决过最复杂的编译优化问题是什么？具体步骤和结果如何？