华为
AI编译器高级软件工程师
AI编译器高级软件工程师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai Agent
Ai编译器
Llvm
Mlir
编译优化
芯片架构
高性能计算
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AI编译器技术岗，成长空间大，薪资未披露，WLB一般。
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。
薪资怎么样
3万
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 450 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责面向AI芯片的编译器研发，涉及计算图优化、算子融合和代码生成，以提升大模型训练与推理的性能
同时参与芯片架构的软硬件协同设计，并探索前沿的智能编译技术
最低要求
计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业，具备扎实的编译原理、数据结构、算法及计算机体系结构基础
熟练掌握C/C++或Python，熟悉LLVM、MLIR、GCC、Triton等编译技术或框架，具备AI编译器、编译优化、算子开发或高性能计算相关经验
熟悉CPU、GPU或NPU等处理器架构，具备软硬件协同、性能分析与优化能力
工作职责
负责面向大模型训练与推理场景的AI编译器核心技术研发，开展计算图优化、中间表示、算子融合、代码生成及性能优化，持续提升AI计算性能与开发效率
负责编译器与芯片架构协同设计，围绕指令集、微架构及典型负载开展性能建模与联合优化，充分释放自研AI芯片算力
负责探索Agentic Compiler前沿技术，构建面向代码生成、性能调优、问题诊断及编译器开发的智能体，推动编译系统向自学习、自优化、自演进方向发展
优先资格
了解大模型训练推理或AI Agent技术者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入AI底层技术，积累编译器和芯片协同经验
- 参与前沿的智能编译技术探索，技术成长空间大
- 在大型科技公司平台，资源丰富，项目影响力强
- 技术深度要求高，需要持续学习编译器和AI芯片知识
- 竞争激烈，需要保持技术领先性
缺点 / 挑战
- 项目可能涉及复杂系统调试和性能调优，工作压力较大
- 适合对编译器和AI芯片有浓厚兴趣，愿意深耕底层技术，并能承受高强度技术挑战的求职者
角色解读
- 从编译器工程师成长为架构师，主导芯片-软件协同设计
- 转向AI系统优化专家，专注于高性能计算和模型部署
- 进入技术管理层，带领团队进行前沿技术研发
- 负责AI编译器的核心算法研发，优化大模型训练和推理的计算性能
- 参与芯片架构与编译器的协同设计，确保软硬件高效配合
- 探索智能编译技术，开发能自动优化和诊断问题的AI Agent
- 扎实的编译原理和计算机体系结构知识
- 熟练使用C/C++或Python，并熟悉LLVM、MLIR等编译框架
- 了解CPU/GPU/NPU架构，具备性能分析和优化能力
申请策略
- 了解华为在AI芯片和编译器方面的最新动态
- 准备面试时，重点准备编译原理和系统优化的案例
- 突出编译器或高性能计算相关的项目经验
- 强调对LLVM、MLIR等框架的熟悉程度和实际应用
- 展示在软硬件协同设计或芯片架构方面的知识
- 深入学习AI编译器最新技术，如Agentic Compiler
- 练习使用性能分析工具，提升优化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 从指令集、微架构和负载特性出发，结合具体例子说明优化策略
- 阐述智能体的概念，并联系编译器开发的具体应用
- 请描述一个你参与过的编译器优化项目，遇到的主要挑战和解决方案
- 如何设计编译器来释放AI芯片的算力？
- 你对Agentic Compiler的理解是什么？它如何推动编译系统的演进？
- 请解释LLVM或MLIR在AI编译器中的作用
- 如何评估和优化一个AI模型的编译性能？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资未在JD中披露，但基于高级技术岗位的市场水平，补偿性动机中等。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
90较高
职位涉及AI编译器前沿技术，提供显著的技能成长和探索机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI编译器、LLVM、MLIR、Agentic Compiler
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作模式未明确，可能需现场办公，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
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
AI芯片和编译器属于技术前沿，行业前景好，社会影响力中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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