岗位职责: 1.负责将 openxla、tvm、mlir 等 ai 编译器框架适配至多种gpu、npu后端芯片架构,实现端到端模型编译、优化与部署 参与算子(operator)定义、调度(scheduling)、融合(fusion)、内存规划(memory planning) 等核心模块的设计与实现 2.负责模型编译的计算图优化(graph optimization)、中间表示(ir)转换、代码生成(codegen)等模块的设计与实现,以提升模型在gpu、npu上的性能与稳定性 3.参与建立ai模型性能分析工具链,包括算子性能评估、编译日志可视化、profiling工具等 4.与硬件架构团队、ai算法团队深度协作,分析模型特性与硬件瓶颈,持续改进编译优化策略 5.跟踪 llvm、mlir、openxla、tvm、torchinductor等社区动态,探索ai编译器技术前沿并落地到产品中.

任职要求: 1.计算机、电子工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历,8年以上工作经验 2.熟悉至少一种主流ai编译框架(如 openxla、tvm、torch.compile、mlir 等) 3.有至少基于一种gpu、npu后端架构的端到端编译器方案设计、工具链流程开发经验,多模型适配和优化经验,ai编译器领域从业经验5-8年以上 4.扎实的编译原理基础,熟悉 llvm ir、mlir dialects、pass机制、codegen流程等 5.熟悉 ai框架(tensorflow / pytorch / onnx runtime) 的模型执行流程 6.熟悉 cuda / opencl / rocm / npu指令集 / 硬件调度机制中的一种或多种 7.精通 c++ / python 编程,具备良好的代码结构与调试能力 8.具备良好的跨团队沟通能力与技术文档编写能力 职位信息