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工作职责: ⚫参与开发针对 Stream Computing NeuralScale 架构的基于 MLIR 的深度学习编译器。具体包括深度学习编译器前端转换、后端代码生成、IR 设计与扩展、图层优化与变换、存储优化、指令集优化等。 岗位要求: ⚫ 本科及以上学历,计算机科学与技术、电子信息相关专业; ⚫ 3 年以上编译器相关开发工作或研究经验; ⚫ 熟练掌握 C、现代 C++,熟悉 Python; ⚫ 熟练掌握程序设计算法与常见数据结构; ⚫ 熟悉编译原理,理解常见的编译优化算法; ⚫ 扎实的计算机体系结构基础,熟悉现代处理器的基本工作原理; ⚫ 熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架; ⚫ 深入理解深度学习模型的程序特征以及在 DSA 芯片上的程序优化方法; ⚫ 良好的口头与书面沟通技巧,有团队协作意识和精神; ⚫ 良好的英语读写能力,阅读英文技术材料无障碍; ⚫ 善于学习新知识,工作积极主动、责任心强,并能够在压力下承担工作。 候选人具备以下经验的优先考虑: ⚫ 具有基于 XLA/TVM/MLIR 的深度学习编译器的实际开发经验; ⚫ 参与过以上编译器开源社区的开发并提交过代码; ⚫ 具有 Transformer、LLM、Stable Diffusion 等模型在 GPU/NPU 上的实际优化经验。

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