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AI工具链开发：编译器与高性能计算岗位解析

小泉水

1. 团队背景与业务方向

算能科技作为国内领先的AI计算基础设施提供商，其工具链团队承载着公司核心技术栈的研发重任。我们团队主要负责从芯片指令集到上层应用的全栈工具链开发，涵盖编译器优化、调试工具、性能分析器、自动化测试框架等核心组件。当前重点投入在面向大模型训练推理的专用工具链研发，目标是打造业界领先的AI开发体验。

2. 核心岗位需求

2.1 编译器开发工程师（急聘）

负责深度学习编译器前端/后端开发，具体要求：

  • 精通LLVM/MLIR架构，有实际参与开源编译器项目经验
  • 熟悉TVM/XLA等深度学习编译器框架
  • 掌握多线程优化、内存优化等编译优化技术
  • 有RISC-V或NPU指令集开发经验者优先

2.2 高性能计算工程师

专注于算子优化与计算库开发：

  • 精通CUDA/OpenCL编程，有大规模并行计算优化经验
  • 熟悉常见神经网络算子实现原理
  • 掌握SIMD指令优化、缓存优化等技术
  • 有BLAS/LAPACK等数学库开发经验加分

2.3 工具链全栈开发

负责开发IDE插件、调试工具等开发者工具：

  • 熟练掌握C++/Python/Rust等语言
  • 有VS Code/CLion等IDE插件开发经验
  • 了解调试器原理（GDB/LLDB）
  • 熟悉CI/CD流程与自动化测试

3. 技术栈与工作环境

3.1 核心技术栈

  • 编译工具链：LLVM/MLIR/GCC
  • 并行计算：CUDA/OpenCL/oneAPI
  • 开发语言：C++20/Rust/Python
  • 测试框架：Google Test/pytest

3.2 研发基础设施

  • 算力资源：配备最新NPU开发板与GPU服务器
  • 代码管理：GitLab CI/CD全流程
  • 协作工具：Jira+Confluence+Slack
  • 知识分享：每周技术沙龙与论文分享会

4. 成长体系与福利

4.1 职业发展路径

  • 技术专家路线：Junior→Senior→Principal→Fellow
  • 管理发展路线：Tech Lead→Engineering Manager→Director
  • 每年两次晋升机会，明确的职级评定标准

4.2 学习资源

  • 每年3万元技术培训预算
  • ACM/IEEE数字图书馆全访问权限
  • 顶级会议参会资助（ASPLOS/MLSys等）

4.3 薪酬福利

  • 薪资范围：40-100W（根据职级面议）
  • 期权激励：核心成员可获得公司期权
  • 弹性工作：核心工作时间10:00-16:00
  • 健康保障：补充商业医疗保险+年度体检

5. 应聘流程与建议

5.1 标准流程

  1. 技术笔试（线上编程测试）
  2. 技术面试（3轮，包含系统设计题）
  3. 项目负责人面（技术深度交流）
  4. HR面（职业规划沟通）
  5. Offer发放（3个工作日内）

5.2 简历准备建议

  • 重点突出工具链相关项目经验
  • 量化技术成果（如性能提升百分比）
  • 开源项目贡献请附GitHub链接
  • 论文专利请注明发表情况

5.3 面试准备方向

  • 编译器：重点准备LLVM中间表示优化
  • HPC：准备矩阵计算优化案例
  • 调试工具：了解DWARF调试信息格式
  • 系统设计：思考多设备协同调试方案

我们特别欢迎在编译器、高性能计算、开发者工具等领域有深厚积累的候选人。团队采用结果导向的工作模式，鼓励技术创新与工程实践相结合。如果您渴望在AI基础软件领域实现技术突破，欢迎加入我们共同打造下一代AI开发工具链。

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