我们正在寻找编译器优化工程师，专注于在 寒武纪（Cambricon）芯片 上优化 Triton 编译器和基于MHLO的图编译器，以提升 AI 计算的性能和效率。你将负责 AI编译器在寒武纪 NPU 架构上的适配和优化。
岗位职责：
- 研究和优化 Triton 编译器和基于MHLO的图编译器，使其高效支持 寒武纪芯片 计算架构；
- 基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码执行效率；
- 参与 图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化相关优化工作；
- 研究和优化寒武纪芯片 上的 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率；
- 研究算子融合（Op Fusion）、自动调优（Auto-Tuning）、代码生成（CodeGen） 相关优化策略；
- 与 硬件团队、AI框架团队（如 PyTorch/TensorFlow） 协作，提升 寒武纪AI编译器对寒武纪 NPU 的支持能力；
- 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
任职要求：
- 计算机、电子工程、数学或相关专业，本科及以上学历；
- 具备扎实的编程基础，熟练掌握C++和Python；
- 对编译器技术有浓厚兴趣，熟悉MLIR、Linalg或类似编译框架者优先；
- 有Triton开发经验或参与过相关开源项目者优先；
- 有GPU/TPU/DSP等芯片的Kernel优化或性能调优经验者加分；
- 学习能力强，具备良好的问题解决能力和团队协作意识。
加分项：
- 参与过 Triton、IREE、XLA、TVM、TorchInductor 等编译器的开发，或在 GitHub 提交过相关 PR；
- 在校期间参与过编译器、AI框架或高性能计算相关项目；
- 有ACM、OI等竞赛背景或开源社区贡献；
- 在 NeurIPS、ICLR、PLDI、CGO、MICRO 等学术会议上发表过 AI 编译相关论文。
注：本岗位设置笔试环节，请留意邮件或短信通知。
