芯片编译研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从编译器开发工程师向编译器架构师发展，负责整体编译技术栈的设计和演进
• 深入AI芯片领域，成为软硬协同优化专家，参与芯片架构定义
• 有机会成为开源社区的核心贡献者，提升技术影响力
• 负责AI芯片和服务器CPU的编译器开发与维护，包括GCC、LLVM、JDK等，确保硬件特性迭代和生态应用兼容
• 针对AI和HPC场景进行性能优化，提升编译器的代码生成质量和运行效率
• 开发调试器、sanitizer工具、汇编/反汇编器等工具链产品，支持芯片调试和性能分析
• 参与开源社区，输出编译能力，推动生态发展
• 扎实的编译原理基础，熟悉GCC/LLVM/JDK等编译器架构，有相关项目经验
• 熟悉计算机体系结构，了解芯片软硬结合设计，能进行性能瓶颈分析
• 掌握C/C++等主流编程语言及脚本语言，具备良好的算法和编程能力
• 了解MLIR、IREE、Triton等现代编译器框架，熟悉CUDA/OpenCL等编程模型

申请策略

• 了解阿里巴巴的AI芯片战略和产品，如平头哥，在面试中展示对业务的理解
• 关注阿里巴巴的招聘动态，通过内推或官方渠道投递，提高成功率
• 突出编译器、虚拟机或工具链相关的项目经验，如LLVM/GCC开发、MLIR应用等
• 强调性能优化成果，如代码生成效率提升、运行时间缩短等量化数据
• 展示对计算机体系结构的理解，如软硬件协同设计、异构计算等
• 提及开源贡献或社区参与，体现技术热情和协作能力
• 深入学习LLVM/GCC架构，尝试贡献开源代码
• 学习MLIR、Triton等现代编译器框架，了解AI芯片编译优化

面试指南

• 结合项目经验，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
• 从原理出发，解释技术选型，并强调优化效果和量化结果
• 展示对编译器、体系结构和AI芯片的全面理解，体现系统思考能力
• 请介绍你参与过的编译器项目，你如何优化代码生成性能？
• 解释LLVM的架构，以及如何为新的硬件后端编写代码生成器？
• 如何分析并优化一个AI模型在特定芯片上的编译性能？
• 你对MLIR的理解，它在AI编译器中的作用是什么？
• 如何设计一个调试器或sanitizer工具来支持芯片调试？