Graphcore目前在中国设有北京、上海、深圳三个办公地点、待遇优厚、全员持股、氛围融洽。
工作地点：北京市海淀区融科资讯C座
联系方式（简历请投递至）：stanleyl@graphcore.ai
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https://weibo.com/u/7476640827 公司简介：Graphcore成立于2016年，总部位于英国，专注IPU，同时提供多种深度模型应用，供客户在不同的AI场景下使用。目前在英国布里斯托、伦敦、剑桥，美国，挪威，北京和台湾设有办公室。截止2020年底，公司已获得E轮融资，累计融资额7.14亿美元，公司估值27.7亿美金，既有红杉资本这样的金融投资者，也有微软、戴尔、三星等战略投资者。 除了资本的认可，Graphcore还获得了多位AI领域的知名学术投资人为其背书，比如DeepMind的联合创始人 Demis Hassabis、剑桥大学的 Zoubin Ghahramani 和 Uber科学家、加州大学伯克利的 Pieter Abbeel 以及 OpenAI 的 Greg Brockman、Scott Grey 和 Ilya Sutskever等。 被称为AI教父Geoff Hinton就曾说，“我认为我们需要转向不同类型的计算机。幸运的是，我这里有一个。”Hinton伸手进入他的钱包，拿出一个又大又亮的芯片，这个芯片就是Graphcore的IPU。 被誉为英国半导体之父，也是Arm联合创始人的Hermann Hauser曾经这样说：“在计算机历史上只发生过三次革命，一次是70年代的CPU，一次是90年代的GPU，而Graphcore就是第三次革命。”他所指的正是Graphcore率先提出的就是为AI计算而生的IPU（Intelligence Processing Unit）。 Graphcore北京办公室拟未（北京）科技有限公司正在快速成长中，欢迎您的加入！
职位：机器学习优化工程师(Machine Learning Optimization Engineer)
职责：
o 研究和开发AI编译器和自动优化工具的关键技术
o 研究和开发软硬件协同设计方法和相关工具
o 针对IPU芯片构架，研发新的AI编译优化方法
o 参与AI编译器开源社区的工作
要求：
o 具有深厚的计算机体系结构背景，对某款AI芯片体系架构有深入的了解
o 有在AI芯片上（包括GPU或其它AI芯片）上进行汇编级性能调优的经验
o 扎实的 C++ 系统开发能力
o 理解深度学习训练推理的基本原理
o 有AI 处理器适配主流深度学习框架的经验更佳
o 计算机，电子，通信或者数理专业本科及以上学历
o 优秀的团队合作能力， 自我激励和专注结果
Position: Machine Learning Optimization Engineer
Responsibilities:
o Research and develop key technologies of AI compilers and automatic optimization tools
o Research and develop software and hardware co-design methods and related tools
o For the IPU chip architecture, develop new AI compilation optimization methods
o Participate in the work of the AI compiler open source community
Requirements:
Strong background in computer architecture, in-depth understanding of at least one AI chip architecture
Experience with assembly-level performance tuning on AI chips (including GPUs or other AI chips)
Solid C++ system development ability
o Understand the basic principles of deep learning training/inference framework
o Experience with AI processor adapting mainstream deep learning framework is preferred
o Bachelor degree or above in computer, electronics, communication or mathematics
o Excellent teamwork ability, self-motivation and results-driven
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FROM 60.247.80.*