安克创新
CIM 编译器与工具链工程师实习生
CIM 编译器与工具链工程师实习生
发布于 大约 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公芯片设计
芯片设计
Ai芯片
Llvm
Mlir
Onnx
Pytorch
Tvm
模型部署
算子优化
编译器
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿技术、高成长性，但实习薪资一般，需现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
4K
比芯片设计中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1250 个在招 · 其中芯片设计 3 个
市场机会
选择适中
深圳 · 芯片设计 · 34 个在招
职位详情
关于这个职位
作为安克创新的CIM编译器与工具链工程师实习生，你将参与AI芯片编译器的开发与维护，负责算子优化、调度策略设计以及模型部署工具链的构建
你将与算法团队紧密合作，完成模型量化与精度优化，并优化生成代码的性能
实习期间将按校招标准培养，表现优秀者有机会直接转正
最低要求
硕士在读（27/28 届），计算机科学、软件工程、微电子、电子工程等相关专业
熟悉 LLVM/MLIR/TVM 等编译器框架
了解 AI 模型部署流程（量化、剪枝、蒸馏）
工作职责
负责芯片 AI 编译器的开发与维护
完成算子优化、算子映射与调度策略设计
开发模型部署工具链，支持 PyTorch/ONNX 等框架到芯片的转换
优化编译器生成的代码性能（吞吐、延迟、功耗）
与算法团队协同，完成模型量化与精度优化
优先资格
有编译器/算子优化/模型部署等相关项目经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与AI芯片编译器开发，技术含量高，行业前景好
- 安克创新为上市公司，平台大，资源丰富
- 实习期间有系统培养和转正机会，职业发展路径清晰
- 与算法团队合作，能接触AI模型部署全流程
- 编译器开发技术难度高，需要扎实的计算机基础
- AI芯片领域竞争激烈，需要持续学习新技术
缺点 / 挑战
- 实习期间可能面临较大工作压力，需要快速学习
- 适合对编译器、AI芯片和底层技术有浓厚兴趣，具备扎实计算机基础，且愿意接受挑战的硕士在读学生
角色解读
- 实习期间表现优秀可转正，进入正式校招岗位
- 在编译器与AI芯片领域积累深厚技术经验，成为编译器专家或AI芯片架构师
- 可向技术管理方向发展，带领编译器团队
- 负责AI芯片编译器的开发与维护，包括算子优化、映射和调度策略设计
- 开发模型部署工具链，支持PyTorch/ONNX等框架到芯片的转换
- 优化编译器生成的代码性能，包括吞吐、延迟和功耗
- 与算法团队协同，完成模型量化与精度优化
- 熟悉LLVM/MLIR/TVM等编译器框架
- 了解AI模型部署流程，包括量化、剪枝、蒸馏
- 具备编程能力，熟悉Python/C++
- 有编译器、算子优化或模型部署相关项目经验者优先
申请策略
- 关注安克创新的业务方向，了解其AI芯片产品
- 在面试中展示对编译器技术的热情和深度理解
- 突出编译器相关项目经历，如使用LLVM/MLIR/TVM进行算子优化
- 强调AI模型部署经验，包括量化、剪枝等
- 展示编程能力，如C++/Python的熟练程度
- 如有相关论文或开源贡献，务必提及
- 深入学习LLVM/MLIR框架，了解其内部机制
- 熟悉TVM等深度学习编译器，了解其调度策略
面试指南
- 结合项目经验，具体说明遇到的问题和解决方案
- 展示对编译器原理和AI模型部署流程的理解
- 强调学习能力和对新技术的热情
- 请介绍你使用LLVM或MLIR的项目经验
- 如何优化一个算子在特定硬件上的性能？
- 解释AI模型量化的原理和常见方法
- 如何设计一个模型部署工具链？
- 你如何理解编译器在AI芯片中的作用？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习岗位薪资水平中等，但提供转正机会和系统培养，具有一定的吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：3K-5K/月）
成长发展
85较高
岗位技术含量高，涉及编译器、AI芯片等前沿领域，能获得深度技术成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLVM、MLIR、TVM、PyTorch、ONNX、量化
成长机会系统培养、转正机会
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习岗位通常要求现场办公，工作地点在深圳，通勤和灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI芯片和编译器领域具有较高的行业前景，但社会价值体现一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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