AI编译研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI编译器底层技术，成为编译器优化领域的专家
• 架构师路线：主导AI编译器整体架构设计，影响行业技术标准
• 管理路线：带领团队负责AI编译器产品线，推动技术商业化落地
• 负责AI编译器核心功能的开发与性能优化，深入理解云上AI负载特征，挖掘CPU/GPU硬件与编译框架的协同优化潜力
• 解决AI训练和推理场景中的关键工程挑战，提升计算效率，推动AI编译器产品的业务落地
• 与跨团队紧密合作，理解客户需求，参与AI编译器产品的设计、功能开发及落地
• 扎实的算法基础和软件编程能力，熟悉编译原理及其实现机制
• 了解计算机体系结构及芯片微架构，具备软硬协同设计经验
• 有异构计算场景下编译工具链的设计或开发经验，熟悉主流AI编译器技术（如torch.compile, Triton, MLIR, TVM）
• 具备问题拆解、批判性思维和快速学习能力，善于使用AI工具提升效率

申请策略

• 了解阿里巴巴云AI基础设施的业务方向，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个编译器优化项目案例，详细阐述优化思路和结果
• 突出编译原理、体系结构相关项目经验，如编译器开发、性能优化案例
• 展示对AI编译器框架（如MLIR、TVM、Triton）的实际使用或二次开发经验
• 强调软硬协同设计经验，如针对特定硬件优化代码
• 量化性能提升成果，如“将推理延迟降低30%”
• 深入学习MLIR、TVM等主流AI编译器框架的源码和设计思想
• 补充GPU编程知识，如CUDA、OpenCL，理解硬件特性

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
• 对比分析：在回答技术选型问题时，从性能、易用性、生态等维度对比
• 问题解决框架：先定义问题，再分析根因，最后提出解决方案并验证
• 请介绍一个你优化过的编译器或性能优化项目，具体做了什么？
• 如何理解AI编译器在AI训练/推理中的作用？
• MLIR和TVM的优缺点是什么？如何选择？
• 如何定位并解决一个性能瓶颈？
• 如何评估一个新AI编译框架的价值？