AI编译器测试验证开发工程师

1. 搭建AI编译器全链路测试体系，负责算子精度、计算图逻辑、IR转换一致性等核心功能验证，保障编译链路稳定可靠；
2. 设计编译性能基准测试框架，建立标准化评测指标，量化分析推理时延、内存、功耗等关键指标，评估各类编译优化效果；
3. 开发自动化测试工具链，覆盖模型解析、图优化、IR变换、代码生成、硬件部署全编译流程，实现测试标准化、自动化；
4. 搭建研发质量门禁，落地CI/CD持续集成与自动化回归机制，拦截性能退化、精度异常等问题，保障版本稳定交付；
5. 负责编译链路各类异常问题定位与复盘，协同研发团队闭环优化，持续提升编译器工程质量与稳定性。

1. 硕士及以上优先，计算机、软件工程、电子工程、数学等相关专业，有AI工具链/编译器测试开发经验；
2. 掌握完备的软件测试方法论，熟悉单元、集成、压力、回归测试，熟练使用GTest、Pytest等测试框架；
3. 熟练Python/C++开发，熟悉Linux环境，可独立开发自动化测试工具，熟练使用GDB/LLDB排查复杂问题；
4. 了解AI编译器架构（TVM/MLIR/XLA），熟悉计算图变换、IR优化、内存调度等基础编译原理；
5. 熟悉CNN、Transformer主流模型及常用算子逻辑，具备模型编译精度验证与适配经验。

加分项：
1. 熟悉Perf、VTune、Nsight等性能工具，有编译器/端侧推理性能调优与瓶颈分析经验；
2. 具备内存越界、数值溢出、精度漂移等底层异常场景测试与定位能力；
3. 了解FPGA原型验证、UVM芯片验证流程者优先；
4. 有编译器、高性能计算工具链自动化测试与质量体系量产建设经验优先。