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。