AI 模型编译器与算法工程师

参与大算力异构芯片（GPU/NPU）的 AI 编译器与软件栈开发、移植和性能调优工作。 参与面向大模型场景的整网编译与 Megakernel 粒度算子融合优化，提升芯片算力和带宽利用率，实现端到端推理性能突破。 参与结合自动调度（Auto-Tuning）、强化学习与 Agent/Code-LLM 的智能化编译策略与测试体系建设。 参与 AI 编译器在推理/训练产品业务侧的应用和落地

计算机、软件工程、电子工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机专业基础。 熟练掌握 C/C++ 和 Python 编程语言，具备良好的编程开发习惯。 熟悉计算机体系结构与并行计算原理，理解异构计算架构（GPU/NPU）的内存层次与并发同步机制。 熟悉编译原理基本概念，了解或掌握传统编译器（LLVM）或 AI 编译器（MLIR/OpenXLA/TVM/IREE）架构。 加分项 熟悉大模型（LLM/MoE）推理与算子融合技术，有 Megakernel、Triton、CUDA 或 CUTLASS 调优经验的优先。 在强化学习（PPO/DPO）、Auto-Tuning 或 LLM Agent 于系统/编译自动化领域有相关科研或实习经验的优先。 有大模型推理加速与端到端性能调优实战经验，熟悉 vLLM/SGLang/FlashInfer 的优先。 在 PLDI, ASPLOS, MICRO, ISCA, NeurIPS 等顶会发表相关论文，或有知名 AI 编译器开源项目贡献的优先。 有程序设计竞赛或超算竞赛经验，并取得优异成绩的优先。