AI编译器开发资深专家

优缺点分析

角色解读

• 可以成长为编译器领域的资深专家，主导大型编译优化项目
• 有潜力转向 AI 基础设施架构师，负责整体软硬件栈设计
• 也可拓展为 AI 框架优化负责人，结合前沿技术推动产品落地
• 你将负责将 MLIR、TVM、OpenXLA 等主流 AI 编译框架适配到不同的 GPU、NPU 上，完成模型从训练到部署的编译优化链路
• 深入参与算子定义、调度、融合、内存规划等核心模块开发，解决软硬件协同中的性能瓶颈
• 与硬件架构和算法团队紧密合作，通过 profiling 和分析工具不断迭代编译策略，提升模型运行效率
• 扎实的编译原理功底，熟悉 LLVM IR、MLIR Dialects、Pass 机制和代码生成流程
• 熟练掌握至少一种主流 AI 编译框架，并有端到端工具链开发和优化经验
• 精通 C++/Python，对硬件架构（GPU/NPU）有深入理解，熟悉 CUDA、ROCm 或 NPU 指令集

申请策略

• 了解中兴通讯在 AI 基础设施方面的布局，结合公司业务方向展示你的价值
• 面试前准备好个人技术博客或项目总结，体现对技术的热情和深度
• 突出端到端编译器项目的经历，例如你如何设计并实现了基于某框架的编译流程
• 量化性能优化成果，如编译时间缩短、模型推理速度提升的具体数字
• 强调对 MLIR/TVM 等框架的源码级理解，以及独立实现的 pass 或 CodeGen 模块
• 展示跨团队协作案例，说明你如何与硬件或算法团队共同推进问题解决
• 若有时间，可深入阅读 MLIR 官方文档和源码，理解 Dialect 和 Pass 机制
• 学习 GPU 架构基础（如 CUDA 内存模型、调度机制），有助于面试中展现系统思维

面试指南

• 先从原理入手，说明技术概念和设计思路，再结合自身项目经验给出具体实践案例
• 采用问题拆解的方式，分步骤阐述从分析、设计到实施和验证的过程
• 突出评估权衡，说明在不同约束下如何做出技术选型
• 请解释一下 MLIR 中 Dialect 和 Pass 的作用，以及它们如何协作？
• 你如何设计一个编译器 pass 来优化算子融合？请结合具体案例
• 遇到模型在 GPU 上性能不佳时，你会怎么定位和分析瓶颈？
• 如何将一个新的硬件后端集成到 TVM 或 MLIR 中？需要哪些步骤？
• 你如何看待 AI 编译器与硬件协同发展的趋势？