CIM 编译器与工具链工程师-深圳/上海

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入编译器优化、架构设计，成为AI芯片基础软件领域的资深专家或架构师
• 技术管理路线：带领小型团队负责某个模块或子系统，逐步走向技术经理岗位
• 横向扩展：向AI编译器上下游拓展，如参与芯片架构定义、驱动开发或更上层的AI框架集成
• 开发和维护面向AI芯片的核心编译器软件，将算法模型转化为芯片可高效执行的指令
• 针对特定算子（如卷积、矩阵乘法）进行深度优化和映射，设计高效的调度策略以提升芯片利用率
• 构建和维护模型部署工具链，确保PyTorch、ONNX等主流AI框架的模型能无缝转换并运行在自研芯片上
• 对编译器生成的底层代码进行性能调优，在吞吐量、延迟和功耗之间寻求最佳平衡
• 与算法团队紧密合作，通过模型量化等技术在保证精度的前提下提升部署效率
• 扎实的编译原理知识，熟悉编译器前端（解析、IR）和后端（优化、代码生成）流程
• 精通C++/Python编程，具备高性能计算和系统级软件开发经验
• 了解深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的内部工作原理和模型表示
• 具备算子库开发、性能分析与调优（如使用Profiling工具）的实践经验

申请策略

• 深入了解安克创新在智能硬件和芯片领域的布局，明确该岗位在其技术战略中的位置
• 在面试中主动展示你对AI编译领域技术趋势（如MLIR，特定领域DSA编译）的理解和思考
• 突出与编译原理、系统软件开发相关的课程项目或研究经历，如自定义语言编译器、JIT编译等
• 展示对AI框架（PyTorch/TensorFlow）的深度使用或二次开发经验，体现对模型表示的理解
• 列举性能优化相关的项目案例，说明问题、方法和量化成果（如延迟降低XX%）
• 强调C++/Python的熟练度以及在Linux环境下进行系统级开发和调试的能力
• 系统学习《编译原理》经典教材（如龙书）并动手实现小型编译器，夯实基础
• 深入研究一个主流AI编译器项目（如TVM, XLA）的源码，了解其设计哲学和实现细节

面试指南

• 针对原理类问题：采用“总-分-总”结构，先概述整体框架，再深入关键技术点，最后联系实际应用或自己的经验
• 针对项目经验类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述你遇到的技术难点、你的分析思路和解决方法，以及可量化的优化成果
• 针对开放性问题：结合阅读的论文、业界动态和个人思考，给出有逻辑的分析，并可以提出自己的疑问或见解
• 请介绍一下你对AI编译器（或TVM/XLA等框架）的理解，它的核心流程是怎样的？
• 你有没有进行过算子优化或性能调优的经历？请描述一个具体的例子，你是如何分析和解决性能瓶颈的？
• 如何将一个训练好的PyTorch模型部署到一颗新的AI芯片上？需要考虑哪些关键步骤和挑战？
• 在编译器开发中，如何设计和实现一种新的算子调度策略？
• 你如何看待AI编译器技术的发展趋势？