编译器主任工程师-Compiler Staff Engineer(J20231)

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为编译器领域的资深专家，主导下一代PIM产品编译架构设计
• 跨领域拓展：结合AI芯片与系统软件，转型为芯片软件全栈架构师或AI基础设施负责人
• 管理路线：积累团队协作与项目主导经验，晋升为编译团队技术经理或总监
• 主导PIM芯片编译工具链的搭建与优化，确保从源码到硬件的全流程稳定运行
• 开发编译器核心模块，包括计算图优化、算子融合、自动向量化等，通过性能调优提升计算效率
• 对接客户大模型编译需求，定位并解决部署中的关键问题，提供技术文档与支持
• 规划编译器架构，推动LLVM/GCC/MLIR等框架的深度定制，增强系统兼容性与可扩展性
• 扎实的编译原理与计算机体系结构基础，熟悉LLVM/GCC框架的定制与开发
• 精通C++/Rust，能开发编译器核心模块，并熟练使用TVM/XLA/MLIR等AI编译器框架
• 具备高性能算子开发与优化经验，理解计算图优化、算子融合等算法
• 熟悉PyTorch/TensorFlow/ONNX模型到目标硬件的编译流程，有AI编译或PIM背景优先

申请策略

• 提前了解长鑫存储PIM产品的技术路线，面试中展现对业务场景的理解
• 准备1-2个编译器架构设计的完整案例，清晰阐述设计思路与迭代过程
• 突出编译器相关项目经验，特别是LLVM/GCC/MLIR框架的定制或优化工作
• 强调高性能算子开发、计算图优化等具体成果，用数据说明性能提升（如加速比）
• 展示AI编译部署经验，如PyTorch模型到特定硬件的移植与调优
• 体现复杂问题分析能力，如解决过的编译器bug或性能瓶颈案例
• 若缺乏AI编译器经验，可快速上手TVM/XLA/MLIR等框架，通过开源项目实践
• 补充硬件知识，了解PIM或GPU/NPU架构，能更好地理解编译优化方向

面试指南

• 采用STAR法则：Situation-Task-Action-Result，清晰描述项目背景、挑战、具体行动和量化成果
• 对于技术原理问题，先给出定义，再举例说明，最后结合项目经验
• 对于架构设计问题，先分析需求，再列出设计方案（包括选型理由），最后总结优缺点
• 请描述你主导的一个编译器优化项目，包括架构设计、关键优化点和最终效果
• LLVM的Pass机制是如何工作的？如何编写一个自定义Pass来优化计算图？
• 在将PyTorch模型部署到特定硬件时，遇到过哪些编译链路问题？如何解决？
• PIM架构与传统CPU/GPU在编译器优化上有哪些主要区别？
• 请解释自动向量化和算子融合的原理，并举例说明适用场景