职位描述：
我们正在寻找一位AI 编译器开发工程师，具有TVM、MLIR、XLA等编译器技术开发工具链经验，熟悉PyTorch、TensorFlow，ONNX，熟悉C++和Python等编程语言，来加入我们的团队。在这个角色中，您将负责使用这些工具和技术构建和优化AI编译器工具链，并能够在我们的硬件架构的生产环境中自动调整以提高AI模型的性能。
主要职责：
1.利用开源工具和框架技术，构建和优化自研AI编译器工具链，包括深度学习模型的编译、优化和部署
2.分析深度学习网络，开发和实施编译器优化算法
3.参与芯片软硬件协同开发
4.对深度学习框架进行性能调试和优化
5.与团队合作，开发和优化编译器基础设施，以提高AI模型的性能
6.设计和实现新的编译器优化技术
7.提供技术支持，协助团队解决AI模型编译和部署中的技术问题
职位要求：
1.计算机科学，机器学习，数学，物理，电子工程或相关领域的硕士或以上学位，或相关领域的实际工作经验。
2.具有3年以上的编译器、解释器或相关工具链的开发经验。
3.熟悉TVM、MLIR、XLA等编译器基础设施，具有使用这些工具进行AI模型编译和优化的经验。
4.熟悉深度学习模型和算法，具有使用PyTorch、TensorFlow深度学习框架和适配ONNX / Pytorch / Tensorflow推理框架的经验
5.熟悉AI训练框架及其适配
6.熟悉C/C++和Python等编程语言。
7.具有优秀的团队合作和沟通能力，能够在团队中提供技术支持和指导。
8.能够快速学习新技术，适应快速变化的工作环境。
9.对AI编译技术和计算机体系结构有浓厚的兴趣，愿意投入时间和精力进行深入研究。
优先考虑有以下一条或多条经历：
1.具有使用TVM / MLIR / XLA经验进行AI模型编译和优化的经验
2.自研GPGPU / NPU 等AI工具链经历
3.具有在开源社区贡献TVM/MLIR等编译器项目的经验
4.具有使用PyTorch、TensorFlow、Caffe或其他深度学习框架进行模型训练和部署的经验。