AI部署优化工程师/AI编译器工程师（委托招聘）

岗位职责
1、AI软件栈的架构设计、开发与优化，负责从模型接入、图优化、算子实现到运行时调度的完整AI软件栈的核心模块开发。
2、主导TFLite、ONNX Runtime、Paddle Lite等推理引擎在自研芯片上的端到端移植、适配与稳定性保障。
3、进行系统级深度优化，包括但不限于：模型图层的算子融合、常量折叠、内存复用优化等。
4、设计与实现针对芯片内存 hierarchy（缓存、DDR）的高效数据搬运策略，极致压榨硬件带宽。
5、负责核心神经网络算子（如Conv、Pooling、Matmul等）在NPU/GPU/DSP/CPU上的高性能实现，充分利用硬件特性（如张量核心、矢量指令）。
6、开发与优化模型编译工具链，实现自动化的计算图分割、调度与异构计算任务分配。
7、参与或主导面向自研硬件指令集的代码生成与优化。
8、深化QAT开发：不仅实现标准训练后量化（PTQ），更需开发完整的量化感知训练（QAT）流程与工具，解决模型在低精度（INT8/INT4）下的精度损失问题。
9、为战略客户的关键AI模型提供深度的适配、调优与部署支持，解决复杂技术难题，成为客户信赖的技术专家。
10、编写详尽的技术文档、最佳实践指南和示例代码，降低开发门槛，赋能客户与合作伙伴。
11、持续跟踪AI框架、编译器（TVM/MLIR）、芯片设计等领域的前沿动态，进行技术预研并将其价值引入产品路线图。
12、使用高级性能分析工具（如Perf, VTune， 自定义Profiler）进行系统级瓶颈定位，推动软硬件协同优化。