智能互联达摩院-编译器工具链测试专家-RISC V及生态
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机相关专业，5年以上编译器或系统软件测试经验 2. 深入理解编译原理，熟悉主流编译器架构和工具链 3. 精通计算机体系结构，熟…
工作职责
1. 负责编译器的功能、性能及优化有效性测试 2. 验证代码生成质量，包括基础指令集和扩展指令支持 3. 设计并实现自动化测试框架，开发测试工具和性能分析方案 4. 构建完整的测试验证环境，确保编译工具链的稳定性和可靠性 5. 分析定位编译相关问题，推动问题解决和优化改进
一、团队管理 ● 负责芯片工具链团队的组建、管理与梯队建设，打造高效能研发团队 ● 制定团队技术路线图，规划产品迭代计划，把控项目进度与质量 ● 建立团队技术规范与研发流程，推动工程效率持续提升 二、产品规划与设计 ● 主导芯片全流程开发工具链的整体架构设计，构建端到端的AI应用开发解决方案 ● 规划并落地以下核心工具模块： ○ 算子开发工具：算子设计、工程创建、单元测试、异常检测、调试调优等全链路工具 ○ 训练开发工具：模型迁移分析、精度调试、性能调优、内存检测等训练场景工具 ○ 推理开发工具：模型量化压缩、推理精度调试、性能调优、负载均衡、Benchmark评测等推理场景工具 ○ 可视化工具：模型结构可视化、训练过程可视化、性能数据可视化分析平台 ○ 诊断分析工具：内存泄漏检测、性能瓶颈分析、精度问题定位等诊断工具 ● 跟踪业界主流AI框架发展趋势，确保工具链的兼容性与易用性 ● 攻克大模型训练与推理场景下的性能优化、精度调试等关键问题的工具设计与研发难题 三、生态建设 ● 与芯片设计、编译器、Runtime等团队紧密协作，推动软硬件协同优化 ● 建立开发者社区，输出技术文档、最佳实践与案例教程，赋能开发者生态
1. 负责AI全栈测试，涵盖大语言模型（LLM）、视觉模型（CNN/Transformer等）的精度验证、性能测试。 2. 负责AI工具链测试，包括模型编译优化、量化部署及NPU相关固件、算子、多芯片互联等功能与性能验证； 3. 负责RISC-V工具链测试，包括调试工具（GDB扩展/Trace）及编译器（LLVM/GCC定制）的测试； 4. 设计和执行测试方案，覆盖单元测试、集成测试、系统测试全流程，开发自动化测试用例； 5. 负责AI推理服务全流程测试，包括模型加载、动态批处理、精度验证、资源监控等； 6. 开展AI推理性能基准测试，分析硬件加速效率与瓶颈，提出优化建议；构建高并发压力测试框架，评估服务在QPS、P99延迟、错误率等指标下的稳定性；
1、从事RISC-V CPU 编译器的研发工作，包括编译器架构设计、优化遍开发、应用程序性能分析调优等工作； 2、基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码块执行效率； 3、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； 4、研究和优化 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率； 5、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； 6、与硬件团队、AI 框架团队（如 PyTorch）协作，提升 AI 编译器的支持能力； 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
1、负责编译器设计开发与优化工作，包括编译器中端、后端技术优化等。 2、负责二进制翻译器设计开发与优化工作，包括指令翻译技术、翻译优化技术、代码缓存技术、运行优化技术等。 3、基于LLVM框架，针对高性能应用、高性能内核所需，深度开展相关优化算法与数据/指令的布局技术。 4、负责处理器研发过程中的编译与体系结构优化。 5、负责编译器领域业界前沿技术的研究分析。