理想汽车图编译器开发工程师-北京

1.负责AI芯片编译器的方案及开发实现（侧重点为高能效比与加速器的高利用率）； 2.负责编译器及相应工具链的开发和维护； 3.结合AI算法，架构和产品需求，完成AI编译器的方案及软件开发； 4.模型的性能优化，研发性能和功耗分析及优化工作 5.结合业界编译器的发展动态，规划自研编译器的演进

1、设计并实现推理引擎的核心运行时组件，包括模型加载、图优化、算子调度、内存管理等； 2、开发和维护推理引擎的运行时库，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）；分析和解决推理引擎在运行时中的性能瓶颈，提升吞吐量和降低延迟； 3、针对不同硬件平台（CPU、GPU、NPU等）进行推理引擎的性能优化，包括算子优化、内存优化和计算图优化； 4、开发和维护推理引擎的跨平台支持，确保其在多种操作系统（Linux、Windows、嵌入式系统等）和硬件架构上稳定运行； 5、开发和维护推理引擎的编译工具链，支持模型转换、量化、剪枝等优化技术；提供调试和Profiling工具，帮助开发者分析和优化推理性能； 6、与算法和产品团队合作，支持新模型和新算子的快速集成和部署，确保推理引擎满足实际业务需求。

-负责AI模型对昆仑AI芯片的适配和性能优化工作，完成客户需求的落地任务 -为昆仑AI芯片各系列高性能加速芯片提供推理及训练软件栈，包括框架，图编译器以及周边产品的技术支持 -支持主流框架的模型对接，算法优化，上线部署，并探索新一代AI芯片编程模型和架构 -参与昆仑AI芯片技术栈相关的研发工作

1. 承接端到端自动驾驶/大语言各类前沿AI模型负载，面向自研AI芯片，聚焦研发设计AI模型的数据流时空调度算法、编译软件栈，实现高性能推理； 2. 参与AI模型的时空数据流调度器构建，包括数学建模、算法开发、计算图优化，用简洁优美的数学方法，将大规模计算图负载切分、调度到自研AI芯片上，验证正确性、优化AI负载的推理性能； 3. 参与AI算子库的开发和优化，支撑算法模型推理所需算子的功能和基本性能要求，分析性能瓶颈，构建方案优化； 4. 与自研芯片架构师合作，协助芯片架构设计与演进，参与制定芯片软硬件协作方案。