AI编译器研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI编译器领域专家，主导编译器架构设计与优化
• 横向扩展：转向AI框架开发、芯片架构设计或系统软件全栈
• 管理路线：带领编译器团队，负责技术方向与项目规划
• 优化Triton和MHLO编译器，适配寒武纪芯片架构，提升AI模型运行效率
• 基于MLIR+Linalg框架开发编译优化pass，包括图优化、后端代码生成和指令优化
• 研究算子融合、自动调优等高性能计算策略，降低计算开销，提高吞吐率
• 与硬件和AI框架团队协作，推动编译器对PyTorch/TensorFlow的支持
• 精通C++/Python，具备扎实的编程能力
• 深入理解编译器原理，熟悉MLIR、Linalg等基础设施
• 熟悉AI编译优化技术，如Triton、MHLO、TVM、XLA等
• 了解算子融合、自动调优、代码生成等高性能计算优化方法

申请策略

• 了解寒武纪芯片架构特点，展示与之相关的优化思路
• 关注公司最新技术博客或开源项目，在面试中体现对公司的了解
• 突出编译器或AI编译相关项目经历，如参与过Triton、MLIR或TVM的开发
• 详细描述在算子优化、代码生成或自动调优方面的具体贡献和成果
• 展示C++/Python编程能力，尤其是优化过的性能数据
• 如有相关学术论文或GitHub贡献，务必列出
• 深入学习MLIR和Linalg的源码，理解其设计思想
• 动手实践Triton或TVM，尝试编写自定义pass或优化内核

面试指南

• 对于概念性问题，先给出准确定义，再结合项目经验举例说明
• 对于优化类问题，按照“问题分析-方案设计-实验验证-结果总结”的结构回答，突出数据支撑
• 对于比较类问题，从设计目标、适用场景、性能表现等维度分析异同
• 请解释MLIR中的Dialect和Operation概念，以及Linalg的作用
• 描述Triton编译器的工作原理，它如何实现自动并行化？
• 如何优化一个Kernel的计算性能？请举例说明算子融合的策略
• 你如何理解图编译器和算子编译器的区别？
• 是否熟悉XLA或TorchInductor？它们各自的优化策略是什么？