编译器开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从编译器开发工程师到编译器架构师，主导编译器产品演进
• 横向拓展至AI芯片软件栈、高性能计算等方向
• 在浪潮等大平台可晋升为技术专家或团队管理者
• 设计并实现AI编译器核心模块，优化编译流程，提升模型执行效率
• 针对服务器硬件（如CPU、GPU）调整编译策略，实现软硬件协同优化
• 集成主流深度学习框架，解决模型编译部署中的兼容性问题
• 精通编译器原理、LLVM/TVM/MLIR等框架，能进行架构设计与优化
• 熟练使用C++和Python，具备高性能代码编写和调试能力
• 了解深度学习框架底层机制（如TensorFlow、PyTorch），熟悉模型部署流程

申请策略

• 在面试中展示对编译器前沿技术的关注，如MLIR、CIRCT等，体现技术敏锐度
• 了解浪潮在AI服务器领域的业务（如浪潮AI服务器），结合业务思考编译优化方向
• 突出编译相关项目经验，如参与过TVM/MLIR开发或优化
• 展示C++/Python性能优化案例，包括具体优化指标和结果
• 提及对深度学习框架的了解，比如模型转换、量化或部署经验
• 若缺乏编译器经验，可自学LLVM教程并复现简单优化pass
• 掌握TVM或MLIR的源码结构和关键pass，动手实践
• 补充计算机体系结构知识，了解现代CPU/GPU的缓存、并行等特性

面试指南

• 对于编译器问题，先阐述基本原理，再结合具体框架（如TVM/MLIR）举例说明
• 遇到性能问题，采用“问题定位 - 排查假设 - 验证优化”的流程，体现逻辑性
• 回答框架集成问题时，突出端到端理解，从模型导出到部署的每个环节
• 请解释LLVM中间表示（IR）的结构，如何优化一个循环？
• TVM中的AutoTVM是如何工作的？如何设计一个代价模型？
• 如何将一个PyTorch模型部署到TVM中？可能遇到哪些问题？
• C++中虚函数调用开销如何？编译器可以做什么优化？
• 描述一次你解决过的复杂性能调优问题，用了哪些方法？