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Deep Learning Compiler Intern - 2027
Deep Learning Compiler Intern - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公后端开发
后端开发
Gpu架构
Llvm
Mlir
Tvm
深度学习编译器
系统编程
高性能计算
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖AI底层研发实习，技术栈极度前沿，成长空间广阔，需做好高强度专注准备。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0万
比后端开发中位数低
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 510 个在招 · 其中后端开发 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 300 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计并实现面向新兴GPU架构的DSL及核心编译器，持续优化编译器架构与性能
探索智能编程时代的编译器形态，分析AI/LLM负载性能并与主流AI/ML框架集成
需具备扎实的C/C++功底、计算机体系结构知识及MLIR/TVM等编译器框架经验
最低要求
计算机科学、电子工程或人工智能等相关领域的硕士或博士学位，或具备同等经验
优秀的C/C++编程能力与软件工程基础，拥有ACM竞赛背景者优先
扎实的计算机体系结构基础知识
强大的问题抽象能力与系统化问题解决方法论
具备深厚的编译器开发背景，熟悉MLIR/TVM/Triton/LLVM者更佳
工作职责
设计并实现面向新兴GPU架构的DSL及tile-aware GPU编程模型的核心编译器
持续创新并迭代编译器核心架构，以不断优化性能表现
调研下一代GPU架构，并在DSL和编译器栈层面提供解决方案
探索智能编程（agentic coding）时代的编译器/DSL最优形态
针对新兴AI/LLM负载进行性能分析，并与AI/ML框架完成集成
优先资格
熟悉GPU架构且具备高性能内核编程技能者优先
了解LLM算法或特定HPC领域者优先
掌握多GPU分布式通信经验者优先
熟悉Agentic Coding开发工作流者优先
具备出色的英语口头沟通能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触全球顶尖GPU架构与AI底层核心技术，技术栈极具前瞻性与稀缺性
- 在国际化研发团队中积累深厚系统工程经验，项目履历含金量极高
- 参与定义下一代计算范式，成果可直接应用于大规模AI基础设施
- 对学术背景与底层代码能力要求极高，初期学习曲线陡峭
- 需紧跟AI框架与硬件迭代节奏，持续跟进前沿论文与开源社区动态
- 适合计算机体系结构、编译原理或AI系统方向在读硕博，具备强烈技术钻研精神、扎实编码基础与英语读写能力的求职者
缺点 / 挑战
- 底层优化往往面临极端性能压力，调试与 profiling 过程耗时较长
角色解读
- 可沿编译器架构师、AI系统工程师或高性能计算专家路径纵深发展
- 未来可向大模型推理引擎优化、跨平台编译工具链研发或软硬件协同设计方向进阶
- 在顶级芯片公司积累的工程经验可无缝迁移至云计算、自动驾驶或边缘计算底层团队
- 负责设计与开发面向新一代GPU的深度学习编译器及领域特定语言（DSL）
- 持续优化编译器核心架构与Pass逻辑，提升AI/LLM负载的实际运行效率
- 调研前沿硬件架构趋势，在DSL与编译器栈层输出适配方案
- 分析新兴AI工作负载性能瓶颈，并将编译器能力集成至主流AI/ML框架
- 精通C/C++与软件工程规范，具备扎实的计算机体系结构理论
- 熟练掌握MLIR/TVM/LLVM等现代编译器框架的IR设计与优化流程
- 理解GPU并行计算模型，具备高性能内核编程与性能剖析能力
- 具备极强的问题抽象思维，能将复杂算法转化为高效底层实现
申请策略
- 提前了解NVIDIA cuTile/cuBLAS等底层库的技术背景，准备展示对AI负载性能瓶颈的分析思路
- 保持英文沟通流畅度，面试环节通常包含全英文技术问答与系统设计讨论
- 突出编译器/体系结构相关核心课程成绩、ACM/算法竞赛奖项及高质量科研项目
- 详细列出MLIR/TVM等框架的实际使用经历，附GitHub链接或性能调优量化数据
- 强调C++现代特性掌握程度及多线程/内存管理实战经验
- 深入研读MLIR与LLVM官方文档，动手实现自定义Dialect或优化Pass
- 补充CUDA编程基础与GPU内存层次结构知识，熟悉常用Profiler工具
- 跟踪NeurIPS/ISCA/MICRO等顶会关于编译器自动调优与AI系统的最新论文
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目经历，重点突出遇到的性能瓶颈、定位方法（如perf/profiler使用）及量化优化结果
- 技术题先明确边界条件与假设，再分步推导算法逻辑，最后给出复杂度分析与可能的改进空间
- 遇到盲区时坦诚说明，并展示快速学习与类比迁移的能力，避免强行编造
- 请描述你使用过或研究过的编译器框架（如MLIR/TVM），其IR设计有何优缺点？
- 如何针对特定AI算子（如Attention或Conv）进行性能分析与优化？
- 请手写一段C++代码实现矩阵乘法或内存拷贝优化，并说明时间/空间复杂度
- 你对GPU并行计算模型（如SIMT、Warp Shuffle、Shared Memory）的理解与应用场景？
- 复习计算机组成原理与操作系统核心概念，梳理常见数据结构与算法模板
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
英伟达作为全球半导体巨头，提供的实习津贴与福利体系处于行业领先水平，能充分满足薪酬与稳定性诉求。
薪资信号偏高 (8.0千–1.2万/月)
福利待遇comprehensive benefits package
成长发展
95较高
岗位直接参与下一代GPU编译器与DSL架构设计，技术前沿性极强，能提供顶级的工程实践与科研转化机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈DSL、Compiler Architecture、MLIR、TVM、Triton、LLVM、GPU Architecture、AI/LLM
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工时或远程政策，底层研发通常需集中办公与高强度协作，WLB取决于具体团队节奏。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于推动AI算力基础设施演进，使GPU成为各类智能设备的核心大脑，具有显著的行业引领价值与社会技术影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号define the next era of computing、make a lasting impact on the world
创新程度开拓性创新（行业首创）
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