理想汽车【实习生】算子编译器开发实习生

1.参与基于 MLIR 的空间数据流 AI 编译器开发及各类 AI 负载（含大模型）的建模与量化分析；

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持； 2、参与算子开发、算子编译及调优； 3、参与模型编译支持及优化； 4、参与Runtime框架研发； 5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作； 6、业界前沿模型调研工作。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节芯片研发团队隶属于系统部，目前工作主要集中在芯片设计环节。该团队主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。和系统部基础设施工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持； 2、参与算子开发、算子编译及调优； 3、参与模型编译支持及优化； 4、参与Runtime框架研发； 5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作； 6、业界前沿模型调研工作。

1.探索基于大语言模型（LLM）的Coding Agent开发范式，推动**AI驱动的算子开发流程（Human + Agent协同）**落地 2.使用AI工具（如 Claude Code / Cursor / 自研Agent）参与高性能算子开发，包括： a.GPU方向：CUDA / C++算子开发与性能优化（访存、并行度、kernel fusion等） b.BPU方向：地平线BPU算子开发与优化（编译约束、算子映射、数据流优化等） 3.参与构建AI辅助算子开发体系，包括： a.Prompt设计与Agent workflow搭建 b.自动代码生成、自动调优、自动benchmark与回归验证 c.结合profiling工具进行性能分析与优化闭环 4.参与大模型推理系统中的关键算子优化（Attention / KV Cache / MoE等） 5.参与跨硬件平台的算子适配与优化（GPU ↔ BPU） 6.沉淀技术文档与最佳实践（CLAUDE.md、Skill等）