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平头哥-编译器技术专家-AI软件-上海/北京/杭州
平头哥-编译器技术专家-AI软件-上海/北京/杭州
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公操作系统开发
操作系统开发
Ai芯片
Cuda
Gcc
Llvm
性能优化
深度学习
编译器
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI芯片编译器专家，技术前沿，发展空间大，但工作地点灵活，WLB未明确。
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 2040 个在招 · 其中操作系统开发 2 个
市场机会
选择不多
杭州 · 操作系统开发 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴平头哥的编译器技术专家，你将参与人工智能芯片的软硬件协同设计，负责编译器算法设计与实现、工具链开发与维护，以及深度学习软件栈的构建
你将与硬件和软件团队紧密合作，进行网络模型的性能调优，推动AI芯片性能的极致发挥
最低要求
熟练掌握C/C++/Python等编程技能，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯
熟悉编译原理和算法实现，二年及以上编译器开发经验
对机器学习算法/深度学习有一定了解尤佳
有GCC、LLVM和Open64等开源编译器相关开发经验尤佳
有CUDA/OpenCL/汇编级优化经验尤佳;
有深度学习相关框架中如Caffe/Tensorflow/PyTorch/MXNet等图优化开发经验尤佳
有计算机体系结构背景，熟悉芯片架构/微架构（包括CPU/GPU/SoC/FPGA), 有软硬件协同设计经验尤佳
具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力
工作职责
参与人工智能芯片的软硬件协同设计，指令集功能验证
参与人工智能芯片的编译器算法设计和实现, 工具链开发与维护，网络模型的性能调优
参与深度学习软件栈的设计和实现
Working closely with hardware/architecture engineering and software teams to understand the hardware and software requirements.
Responsible for compiler and tool chain design, implementation, maintaining and performance tuning.
Responsible for the design and implementation of deep learning software stack.
优先资格
对机器学习算法/深度学习有一定了解尤佳
有GCC、LLVM和Open64等开源编译器相关开发经验尤佳
有CUDA/OpenCL/汇编级优化经验尤佳;
有深度学习相关框架中如Caffe/Tensorflow/PyTorch/MXNet等图优化开发经验尤佳
有计算机体系结构背景，熟悉芯片架构/微架构（包括CPU/GPU/SoC/FPGA), 有软硬件协同设计经验尤佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，平头哥作为半导体子公司，发展前景广阔
- 与顶尖硬件和软件团队合作，技术视野开阔，职业竞争力提升快
- 编译器开发难度高，需要深入理解硬件架构，学习曲线陡峭
- 跨团队协作频繁，对沟通能力和项目推进能力要求高
缺点 / 挑战
- 参与前沿AI芯片研发，技术挑战大，能快速积累编译器与AI交叉领域的稀缺经验
- AI芯片领域竞争激烈，工作压力可能较大
- 适合对编译器技术有深厚兴趣，具备扎实的编程功底和计算机体系结构知识，愿意挑战AI芯片前沿技术的工程师
角色解读
- 在编译器领域深耕，成为编译器技术专家，主导AI芯片编译器架构设计
- 向技术管理方向发展，带领编译器团队，负责整体工具链战略规划
- 横向拓展至AI芯片全栈，从编译器到深度学习框架，成为软硬件协同设计专家
- 参与AI芯片的软硬件协同设计，进行指令集功能验证，确保硬件设计正确性
- 设计并实现AI芯片的编译器算法，开发工具链并持续维护，优化网络模型在芯片上的性能
- 参与深度学习软件栈的设计与实现，与硬件和架构团队紧密合作，满足软硬件需求
- 精通C/C++/Python，具备扎实的编程基础和良好的编程风格
- 熟悉编译原理和算法实现，具备至少两年的编译器开发经验
- 了解机器学习/深度学习，有GCC、LLVM等开源编译器开发经验者优先
- 具备计算机体系结构背景，熟悉CPU/GPU/SoC/FPGA架构，有软硬件协同设计经验者优先
申请策略
- 了解平头哥芯片产品线，如含光800，在面试中展示对产品的理解
- 准备编译器优化案例，展示问题解决能力和性能提升成果
- 突出编译器开发项目经验，特别是GCC/LLVM相关贡献
- 强调深度学习框架优化经验，如TensorFlow/PyTorch图优化
- 展示软硬件协同设计案例，体现对芯片架构的理解
- 深入学习LLVM和GCC内部实现，了解最新优化技术
- 熟悉CUDA/OpenCL编程，掌握GPU性能调优技巧
- 了解AI芯片架构，如NPU、TPU，学习软硬件接口设计
面试指南
- 采用STAR法则，描述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和量化成果
- 展示系统思维，从硬件架构、编译器优化、框架适配等多角度分析问题
- 强调团队协作和沟通能力，举例说明跨团队合作经验
- 请描述你在编译器开发中遇到的一个复杂问题及解决方案
- 如何优化深度学习模型在特定硬件上的推理性能？
- 谈谈你对AI芯片编译器与传统编译器差异的理解
- 如何与硬件团队协作进行软硬件协同设计？
- 你如何评估和提升编译器的代码生成质量？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
阿里巴巴作为上市巨头，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及AI芯片编译器前沿技术，技术挑战大，成长空间广阔，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、LLVM、GCC、CUDA、深度学习、AI芯片
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京/上海/杭州，未提及远程或弹性办公，可能需现场办公。
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芯片是高速增长赛道，对推动人工智能发展有积极意义，使命感较强。
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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