AI编译器开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向编译器架构师或AI系统专家方向发展
• 积累芯片适配经验后，可转向AI芯片设计或系统优化
• 若涉足管理，可成为编译器团队负责人或技术总监
• 设计并实现自研AI编译器，支持VLA/VLM等模型的推理与部署
• 参与算法交付全流程，确保编译后的模型在多种芯片上高效运行
• 持续优化编译器前/中/后端，提升编译质量和性能
• 精通Python和C/C++编程，能进行AST解析和算子开发
• 深入理解TVM、TensorRT等编译框架，具备实际部署经验
• 熟悉PyTorch、Transformers等框架，理解模型结构与推理过程
• 掌握torch.compile、jax.jit等动态编译原理

申请策略

• 了解智元机器人的业务方向（可能是具身智能），在面试中体现对该场景编译器需求的思考
• 突出展示5年以上AI编译相关项目的交付经验，特别是VLA/VLM模型部署
• 详细描述使用TVM/TensorRT等框架的优化案例及性能提升数据
• 列举掌握的编程语言和编译器工具链，如AST解析、算子注册等
• 提前熟悉TVM/TensorRT的最新版本，了解MLIR等新趋势
• 练习VLA/VLM模型的导出与优化流程
• 复习编译原理基础，提升AST解析和Pass开发能力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成果
• 从通用原理到具体实践：先讲清楚底层原理，再结合项目案例说明
• 请描述一次使用TVM/TensorRT部署VLA模型的经历，遇到了哪些性能瓶颈？
• 解释torch.compile和jax.jit的原理差异，并给出优化思路
• 如何在前端进行AST语法树优化？举例说明
• 如果要在新芯片上部署一个transformer模型，你的步骤是什么？
• 在编译器后端，如何设计算子融合策略？
• 准备几个完整的项目案例，包括编译器优化前后性能对比