工作职责：

• 参与AI编译器的开发、优化和维护工作
• 负责将AI模型从PyTorch/TensorFlow等框架高效地编译并优化至目标硬件平台。
• 设计和实现图优化、算子融合、内存规划、循环优化、自动调度（Auto-scheduling）等编译技术。
• 分析与定位AI模型在训练和推理过程中的性能瓶颈，并提出创新性的编译器优化方案。
• 与算法团队和硬件团队紧密协作，共同提升AI模型的端到端执行效率。

任职资格：

• 学历与专业：2025-2026届应届毕业生，毕业于计算机科学、电子工程、自动化或相关专业，本科及以上学历。
• 扎实的计算机基础：深入理解数据结构、算法、操作系统和计算机体系结构。
• 强大的编程能力：
◦ 必须熟练掌握C++和Python。
◦ 具备优秀的代码实现能力、调试技巧和良好的软件工程习惯（代码风格、版本控制、单元测试等）。
◦ 有参与实际项目（课程大作业、开源项目、实习、科研项目等）的编码经验，能证明代码能力。
• AI基础知识：
◦ 熟悉主流的深度学习模型（如CNN、RNN或Transformer）和基本概念。
◦ 有使用PyTorch或TensorFlow等至少一种深度学习框架的实际经验。
• 编译技术基础（至少具备一项）：
◦ 修过编译原理课程，了解编译器前端/后端的基本流程（词法分析、语法分析、IR、代码生成、优化等）。
◦ 对LLVM、MLIR、GCC等开源编译器项目有初步的了解或实践。
• 具备快速学习新技术和复杂系统的能力，对技术钻研有浓厚的兴趣和热情。
• 良好的团队协作精神，能够清晰地进行技术沟通。
• 优先考虑
◦ 有MLIR、TVM、XLA、LLVM等编译器项目（课程项目或自行实践）的实践经验。
◦ 了解AI芯片（如NPU）或GPU的架构特性。
◦ 有相关领域的实习经验或在开源社区有贡献。