【工作职责】 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