AI编译器开发工程师
岗位职责：
1. 负责AI编译器工具链相关软件的研发，包括深度学习模型前端、TPU编译器、后端算子实现、高性能优化、张量编程语言、运行时、NNProfiler等；
2. 对外为客户提供友好、易用、稳定且高性能的AI编译器软件产品，对内验证下一代AI芯片对于NN(Neuron Network)方面的性能和适用性；
3. 持续关注客户需求和AI编译器相关技术发展，不断迭代AI编译器软件产品和技术；
任职要求：
1. 熟练掌握C/C++编程技能，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯；
2. 以下要求至少满足一项：
1）有TVM/MLIR/XLA或者自研AI编译器相关开发经验者；
2）有GCC、LLVM和Open64等开源编译器相关开发经验；
3）有复杂算法（如图像与视频处理、计算机视觉等）CUDA/OpenCL/汇编级优化经验者；
4）有计算机体系结构背景，熟悉处理器架构（如CPU/GPU/FPGA等）者；
5）了解深度学习算法（如CNN/RNN/LSTM等）者；
6）熟悉Caffe/Tensorflow/Mxnet/Pytorch/ONNX等深度学习框架至少一种者。
高性能计算工程师
岗位职责：
1. 基于AI张量处理器（TPU）指令集，开发高性能深度学习算子库。
2. 对深度学习模型推理在TPU中的性能进行分析与优化。
3. 从高性能计算角度对下一代TPU芯片提出建议。
任职要求：
1 、有针对高复杂度算法的优化经验(比如机器学习算法/图像处理算法/视频编解码算法/基带信号处理等领域)。
2 、以下两个背景中最少要有一项
A 使用过GPU或是汇编语言做软件优化
B 芯片设计背景
3 、了解计算机体系结构的基本原理，对软硬件协同工作有一定认识。
4 、有深度学习背景者加分。
5 、欢迎有芯片设计经验又愿意转行做软件的人。
AI定点化算法工程师
岗位职责：
1. 研究AI模型的定点化算法，负责AI定点化工具相关软件的研发；
2. 针对AI张量处理器（TPU），对定点化后的模型进行精度调优；
3. 从定点化算法的角度对下一代TPU芯片提出建议；
任职要求：
1. 熟练掌握C++或者Python编程，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯；
2. 熟悉Caffe/Tensorflow/Mxnet/Pytorch等深度学习框架中的一种；
3. 熟悉深度学习算法（如CNN/RNN/LSTM等），有模型调优经验者加分；
4. 对AI芯片的定点化算法有强烈的好奇心；
5. 有优秀的分析问题和解决问题的能力。
可选工作地点：北京、上海、深圳、武汉、成都、青岛
社招和校招均开放，请有意向者将简历发至 guoyue.jiang@sophgo.com
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