AI編譯器工程師（前端方向）
3-6萬(wàn)元/月
崗位職責(zé)：
1. 參與自研芯片配套的深度學(xué)習(xí)編譯器架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)及后續(xù)維護(hù)工作。
2. 承擔(dān)AI編譯器前端與后端模塊的開(kāi)發(fā)與功能實(shí)現(xiàn)。
3. 開(kāi)展主流AI模型的性能剖析，并實(shí)施針對(duì)性優(yōu)化以提升運(yùn)行效率。
任職要求：
1. 精通C/C++語(yǔ)言，掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，具備規(guī)范的編程習(xí)慣和清晰的代碼邏輯。
2. 有過(guò)至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架或模型部署工具的實(shí)際使用經(jīng)驗(yàn)，例如Pytorch、Tensorflow、TensorRT等。
3. 掌握深度學(xué)習(xí)典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如CNN、Transformer）相關(guān)理論，了解大模型技術(shù)體系，具備大模型優(yōu)化實(shí)踐者優(yōu)先考慮。
4. 熟悉TVM、MLIR、LLVM中任一系統(tǒng)，有MLIR平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)歷者更佳，理解AI編譯器常見(jiàn)優(yōu)化策略。
5. 具備計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)知識(shí)，熟悉至少一種AI加速硬件架構(gòu)，如GPU、NPU、DSP等。
6. 了解模型輕量化技術(shù)，包括但不限于量化、剪枝等方法。
7. 具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)以及獨(dú)立分析和解決技術(shù)問(wèn)題的能力。
