B10 AI基础软件系统

岗位职责1、负责人工智能计算平台软件系统研发，围绕 AI 加速芯片的软件生态建设，开展驱动、编译器、计算库、运行时系统、深度学习框架适配及相关生态组件的开发工作。2、负责人工智能计算软件栈设计与实现，包括但不限于：AI 加速芯片设备驱动及底层软件开发；AI 编译器架构设计、图优化、算子优化、代码生成及后端适配；高性能计算库、深度学习算子库及数学计算库开发；AI Runtime、执行引擎、任务调度、内存管理等系统软件开发；PyTorch、TensorFlow、ONNX、vLLM 等深度学习框架适配与生态建设。3、负责 AI 模型在异构计算平台上的部署、性能优化及工程化落地，提升计算效率、资源利用率和系统稳定性。4、参与人工智能软件生态工具链建设，包括开发调试工具、性能分析工具、模型转换工具及开发者支持组件。5、跟踪人工智能计算领域前沿技术发展，开展新技术预研和关键技术攻关。任职要求1、具备扎实的计算机系统基础，熟悉操作系统、计算机体系结构、编译原理、数据结构与算法等相关知识。2、熟练掌握 C/C++ 编程语言，具备大型软件系统开发经验，具有良好的代码设计和工程实践能力。3、具备以下一个或多个方向的研发经验：（1）AI 编译器方向熟悉 LLVM、MLIR、TVM、XLA 等编译器技术；熟悉计算图优化、算子融合、自动调度、代码生成等技术；了解 AI 模型从框架到硬件执行的编译流程。（2）AI 驱动与系统软件方向熟悉 Linux 内核及驱动开发；了解设备驱动、DMA、内存管理、中断机制、异构计算等技术；有 GPU/NPU/AI 加速器驱动开发经验者优先。（3）AI 计算库与算子优化方向熟悉高性能计算、并行计算、GPU/NPU Kernel 开发；熟悉矩阵计算、张量计算、算子优化方法；有 CUDA、OpenCL、Triton 或类似计算平台开发经验者优先。（4）深度学习框架与生态方向熟悉 PyTorch、TensorFlow、ONNX、vLLM| 等深度学习框架；了解模型转换、推理部署、框架扩展机制；有 AI 工具链、推理框架或生态组件开发经验者优先。4、具有较强的问题分析和系统优化能力，能够针对软硬件协同问题进行定位和优化。5、具备良好的学习能力、团队协作能力和技术攻关能力。