【地瓜机器人】AI编译器研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可成长为编译器专家或芯片系统架构师，主导下一代编译器设计
• 有机会转向AI芯片全栈开发，或进入更前沿的AI系统研究
• 在自动驾驶和AI芯片这一高速赛道积累稀缺经验，未来市场价值高
• 开发和优化地平线AI芯片的编译器，将深度学习模型高效映射到硬件
• 编写BPU模拟器和性能仿真工具，用于芯片性能评估和调优
• 参与LLM/VLM等大模型工具链的开发，支持前沿AI应用
• 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉Linux开发环境
• 理解编译原理、计算机体系结构和性能优化方法
• 有求知欲，对底层系统技术有浓厚兴趣

申请策略

• 在简历中明确表达对编译器或系统底层技术的热情，可附上技术博客或GitHub项目
• 面试前准备一个编译器或性能优化的案例，展示分析和解决问题的能力
• 突出编译相关项目经验，如自研编译器、LLVM插件开发等
• 强调C/C++性能优化、汇编或SIMD优化经历
• 展示对计算机体系结构的理解，如缓存、流水线、并行计算
• 如有AI模型量化或芯片相关工作经验，重点描述
• 学习LLVM或GCC编译器架构，动手实现简单优化pass
• 了解常见AI芯片架构（如BPU、GPU、NPU）和量化方法

面试指南

• 对于编译器相关问题，从IR表示、pass pipeline、目标代码生成等层面逐步展开
• 对于优化问题，先明确约束，再分析瓶颈，最后提出具体方案（如循环展开、向量化、内存布局调整）
• 对于架构问题，结合具体硬件特性（如BPU的并行计算单元）讨论编译器如何适配
• 请解释LLVM的编译流程，以及如何添加一个新的优化pass
• 如何优化一段矩阵乘法代码，考虑缓存局部性和SIMD？
• 描述一种常见的神经网络量化方法，以及编译器如何支持它
• 给定一个深度学习模型，你会如何分析其在特定芯片上的性能瓶颈？
• 谈谈你对计算机体系结构中流水线、分支预测的理解，以及它们对编译器优化的影响