AI编译器研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 成长为AI编译器专家，主导编译器架构设计与性能优化
• 向编译器架构师或技术负责人发展，引领技术方向
• 可横向扩展至AI芯片设计或AI框架开发，拓宽技术视野
• 研究和优化Triton及MHLO编译器，使其适配寒武纪芯片架构，提升AI计算性能
• 基于MLIR+Linalg框架进行编译器优化，参与图优化、后端代码生成、调度策略等
• 实施算子融合、自动调优、代码生成等策略以降低计算开销并提高吞吐率
• 与硬件团队和AI框架团队（PyTorch/TensorFlow）协作，增强编译器支持能力
• 精通C++/Python，具备编译器或AI编译优化开发经验
• 熟悉Triton、MHLO编译流程及MLIR、Linalg基础设施
• 了解TVM、XLA、TorchInductor等编译优化框架及高性能计算优化策略
• 具备Kernel计算优化、算子融合、自动并行化等能力

申请策略

• 在简历和面试中展现对AI编译器领域的深入理解和热情
• 了解寒武纪芯片架构特点，提前构思优化方向
• 突出编译器或AI编译优化项目经验，尤其是Triton、MLIR相关
• 强调C++/Python编程能力和高性能计算优化成果
• 如有开源贡献（如向Triton/MLIR提PR）或学术论文，务必列出
• 提前学习MLIR和Triton的编译流程，动手实践相关示例
• 复习LLVM后端技术，了解自动调优和算子融合策略

面试指南

• 对于技术流程类问题，采用“整体流程→关键环节→具体案例”的结构
• 对于优化策略类问题，先说明目标，再列举方法，最后结合项目经验
• 对于开放性问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 请简述Triton编译器的基本工作流程
• 如何实现算子融合（Op Fusion）？有哪些常见策略？
• MLIR中的dialect和pass是什么？如何自定义一个pass？
• 如何优化Kernel计算性能？请举例说明
• 你参与过哪些编译器项目？遇到的最大挑战是什么？