地平线
AI编译器研发工程师
AI编译器研发工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
嵌入式
异构编程
性能仿真
数据结构
算法
编译器
计算机体系结构
芯片模拟器
AI 估算 · 25k–45k
AI芯片编译器技术稀缺，地平线上市大厂，薪资有竞争力，参考北京/上海同级别岗位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责地平线自研AI芯片的编译器开发与优化，以及芯片模拟器、性能仿真工具的建设
你将深入底层系统，将深度学习模型高效映射到硬件，是连接算法与芯片的关键角色
适合对编译原理、计算机体系结构有浓厚兴趣的技术人才
最低要求
必须具备的:
熟悉Linux平台上的C/C++、Python编程
理解常用数据结构和算法
有求知欲、好奇心，对编译器、系统底层相关的工作感兴趣
工作职责
地平线芯片编译器的实现和优化
芯片模拟器、性能仿真等工具的开发
优先资格
可以加分的:
了解计算机体系结构及相关量化分析方法
有操作系统，嵌入式部署等相关开发经验
有底层代码优化经验
熟悉异构编程环境的相关研发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触AI芯片核心技术栈，技术壁垒高，职业前景广阔
- 地平线在自动驾驶与AI芯片领域领先，平台资源丰富
- 团队氛围技术导向，可参与从编译器到硬件的全链条工作
- 编译器开发门槛高，需要深入理解硬件和算法，学习曲线陡峭
- 芯片迭代快，工作强度可能较大，需要快速响应需求
- 市场人才竞争激烈，需持续学习保持竞争力
缺点 / 挑战
- 适合对底层系统、编译器、芯片有浓厚兴趣，喜欢技术挑战，愿意深耕AI基础设施的工程师
角色解读
- 成为编译器技术专家，深入芯片指令集与编译优化领域
- 向AI芯片全栈架构师发展，融合算法、硬件与软件
- 参与行业前沿的AI计算体系结构研究，推动技术创新
- 开发并优化地平线自研AI芯片的编译器，将深度学习模型高效映射到硬件
- 构建芯片模拟器与性能仿真工具，辅助芯片设计与算法调优
- 参与底层系统软件栈的开发，提升芯片利用率和运行效率
- 扎实的C/C++和Python编程能力，熟悉常用数据结构和算法
- 对编译器原理、计算机体系结构有浓厚兴趣和初步了解
- 具备底层代码优化经验或异构编程（如CUDA/OpenCL）经验更佳
申请策略
- 在简历中明确表达对编译器和芯片底层技术的热情，可附上个人博客或GitHub项目
- 面试前了解地平线芯片产品线，思考编译优化挑战
- 突出编译器或相关底层软件开发项目经验，如LLVM、GCC贡献或自研编译器
- 强调C/C++性能优化经历，包括SIMD、多线程、内存优化等
- 如有计算机体系结构课程或研究经历，详细说明量化分析方法
- 学习经典编译器教材（如虎书）并动手实现小型编译器
- 熟悉主流深度学习编译框架（TVM、MLIR）及相应硬件后端
- 了解地平线BPU架构或类似AI加速器原理
面试指南
- 从基本原理入手，结合具体例子说明
- 强调分析问题和系统权衡的能力
- 提及常用工具方法如Profiling、性能计数器
- 解释一下编译器前端、中端、后端的典型优化
- 如何在循环变换中处理数据依赖？
- 描述一个你优化性能的案例（如C/C++代码加速）
- 计算机体系结构中Cache一致性协议有哪些？
- 如果让你设计一个从DAG图到指令的调度算法，你会怎么做？
职位点评
77
综合评分
AI芯片编译器前沿技术岗，薪资有竞争力，技术成长空间大，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术深度和前沿发展，能够接受一定工作强度，对AI芯片底层技术有热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
地平线上市大厂，薪资竞争力强，但JD未提及具体福利，属于市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
编译器研发涉及AI芯片核心技术，技术栈前沿，学习资源丰富，有明确的专业成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、编译器、芯片模拟器、性能仿真、计算机体系结构、嵌入式、异构编程
业务类型profit_center
工作生活
60中等
要求现场办公，未提及远程或弹性工作，可能工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
地平线专注于自动驾驶和AI芯片，技术对行业有重要影响，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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