AI编译器工程师

1. AI编译器开发与优化：

• 参与AI编译器（如Triton、MLIR、XLA等）的开发，优化深度学习模型在GPU/ASIC等硬件上的性能。
• 实现算子融合、内存优化、自动并行化等编译优化技术。

2. 硬件适配与加速：

• 针对公司自研GPU芯片进行编译器后端适配，优化计算图调度和代码生成。
• 分析并优化AI模型在芯片上的计算延迟、功耗和吞吐量。

3. AI框架适配：

• 适配主流推理和训练框架，如Megatron/vllm/transformers等。
• 基于公司自研GPU芯片，适配并优化热点算子，如flash-attn等。

4. 工具链支持：

• 开发调试工具，如性能分析器、可视化工具，辅助AI模型部署与调优。
• 支持PyTorch/TensorFlow等框架的模型转换与量化编译。

1. 编程能力：

• 熟练掌握C++/Python，有较强的算法实现能力。
• 熟悉LLVM/MLIR/TVM等编译器框架者优先。

2. AI与编译基础：

• 了解深度学习模型（CNN/Transformer等）和计算图优化技术（如算子融合、量化、剪枝）。
• 熟悉编译原理（如IR设计、代码生成、循环优化）。

3. 硬件基础：

• 对计算机体系结构有基本了解（如CPU/GPU/NPU架构、内存层次结构）。
• 有CUDA/OpenCL等异构编程开发经验者加分。