主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "基础设施与稳定性工程-AI 编译器研发工程师（TileLang）-北京/杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"responsibilities": "参与打造面向国产 AI 芯片的新一代高性能编译基础设施，让集团旗舰大模型真正跑出硬件的极致性能。围绕 TileLang 在平头哥 PPU 上的编译与性能优化展开工作，直接服务于集团百炼大模型推理平台（MaaS）的核心业务场景，并与 Qwen 旗舰模型深度协同。同时探索 Agent 时代编译器研发的新范式，利用 AI 提升编译优化、性能分析与策略搜索效率。\n1. 负责 TileLang 在平头哥 PPU 上的高性能编译支持，参与编译后端、IR 优化、Lowering、Runtime 与 CodeGen 等核心模块的设计与研发；\n2. 深入理解 PPU 的计算、存储与并行执行架构，设计高效的算子映射、Scheduling、Memory Layout 与代码生成策略，持续提升生成代码的执行性能；\n3. 面向百炼 MaaS 与 Qwen 旗舰模型的核心 Workload，完善编译器对 GEMM、Attention、MoE、Norm、Quantization 等典型计算模式以及动态 Shape、长上下文等复杂场景的支持；\n4. 探索 AI for Compiler，利用大模型与 Agent 结合编译反馈、Profiling、Auto-Tuning 等能力，辅助编译器进行性能分析、优化策略搜索与迭代。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、软件工程等相关专业背景，具备扎实的计算机基础；\n2. 熟练掌握 C++，具备良好的系统开发和工程实现能力；\n3. 熟悉 TVM、MLIR 中至少一种编译基础设施，理解 IR、Compiler Pass、Scheduling、Lowering、CodeGen 等基本编译技术；\n4. 具有算子编译器、张量编译器或 AI 编译器相关设计与开发经验；\n5. 【加分】有 CUDA / Triton / TileLang 等 GPU 或 AI 加速器编程及算子性能优化经验；\n6. 【加分】有大模型推理优化经验，熟悉 Attention、MoE、GEMM 等典型计算模式；\n7. 【加分】有 Auto-Tuning、AI for Compiler 或相关研究与实践经验。\n【能力特质】\n1. 对编译器、体系结构与高性能计算有热情，喜欢挑战性能极限；\n2. 具备良好的系统思维和快速学习能力，能够深入软硬件边界分析和解决复杂问题；\n3. 具备良好的协作能力，能够与模型、推理引擎及芯片团队共同推进技术落地。",
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"preferred_qualifications": "5. 【加分】有 CUDA / Triton / TileLang 等 GPU 或 AI 加速器编程及算子性能优化经验；6. 【加分】有大模型推理优化经验，熟悉 Attention、MoE、GEMM 等典型计算模式；7. 【加分】有 Auto-Tuning、AI for Compiler 或相关研究与实践经验",
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"fulltext": "基础设施与稳定性工程-AI 编译器研发工程师（TileLang）-北京/杭州\n基础设施与稳定性工程-AI 编译器研发工程师（TileLang）-北京/杭州\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n参与打造面向国产 AI 芯片的新一代高性能编译基础设施，让集团旗舰大模型真正跑出硬件的极致性能。围绕 TileLang 在平头哥 PPU 上的编译与性能优化展开工作，直接服务于集团百炼大模型推理平台（MaaS）的核心业务场景，并与 Qwen 旗舰模型深度协同。同时探索 Agent 时代编译器研发的新范式，利用 AI 提升编译优化、性能分析与策略搜索效率。\n1. 负责 TileLang 在平头哥 PPU 上的高性能编译支持，参与编译后端、IR 优化、Lowering、Runtime 与 CodeGen 等核心模块的设计与研发；\n2. 深入理解 PPU 的计算、存储与并行执行架构，设计高效的算子映射、Scheduling、Memory Layout 与代码生成策略，持续提升生成代码的执行性能；\n3. 面向百炼 MaaS 与 Qwen 旗舰模型的核心 Workload，完善编译器对 GEMM、Attention、MoE、Norm、Quantization 等典型计算模式以及动态 Shape、长上下文等复杂场景的支持；\n4. 探索 AI for Compiler，利用大模型与 Agent 结合编译反馈、Profiling、Auto-Tuning 等能力，辅助编译器进行性能分析、优化策略搜索与迭代。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、软件工程等相关专业背景，具备扎实的计算机基础；\n2. 熟练掌握 C++，具备良好的系统开发和工程实现能力；\n3. 熟悉 TVM、MLIR 中至少一种编译基础设施，理解 IR、Compiler Pass、Scheduling、Lowering、CodeGen 等基本编译技术；\n4. 具有算子编译器、张量编译器或 AI 编译器相关设计与开发经验；\n5. 【加分】有 CUDA / Triton / TileLang 等 GPU 或 AI 加速器编程及算子性能优化经验；\n6. 【加分】有大模型推理优化经验，熟悉 Attention、MoE、GEMM 等典型计算模式；\n7. 【加分】有 Auto-Tuning、AI for Compiler 或相关研究与实践经验。\n【能力特质】\n1. 对编译器、体系结构与高性能计算有热情，喜欢挑战性能极限；\n2. 具备良好的系统思维和快速学习能力，能够深入软硬件边界分析和解决复杂问题；\n3. 具备良好的协作能力，能够与模型、推理引擎及芯片团队共同推进技术落地。\n参与打造面向国产 AI 芯片的新一代高性能编译基础设施，让集团旗舰大模型真正跑出硬件的极致性能。围绕 TileLang 在平头哥 PPU 上的编译与性能优化展开工作，直接服务于集团百炼大模型推理平台（MaaS）的核心业务场景，并与 Qwen 旗舰模型深度协同。同时探索 Agent 时代编译器研发的新范式，利用 AI 提升编译优化、性能分析与策略搜索效率。\n1. 负责 TileLang 在平头哥 PPU 上的高性能编译支持，参与编译后端、IR 优化、Lowering、Runtime 与 CodeGen 等核心模块的设计与研发；\n2. 深入理解 PPU 的计算、存储与并行执行架构，设计高效的算子映射、Scheduling、Memory Layout 与代码生成策略，持续提升生成代码的执行性能；\n3. 面向百炼 MaaS 与 Qwen 旗舰模型的核心 Workload，完善编译器对 GEMM、Attention、MoE、Norm、Quantization 等典型计算模式以及动态 Shape、长上下文等复杂场景的支持；\n4. 探索 AI for Compiler，利用大模型与 Agent 结合编译反馈、Profiling、Auto-Tuning 等能力，辅助编译器进行性能分析、优化策略搜索与迭代。\n1. 计算机科学、软件工程等相关专业背景，具备扎实的计算机基础；\n2. 熟练掌握 C++，具备良好的系统开发和工程实现能力；\n3. 熟悉 TVM、MLIR 中至少一种编译基础设施，理解 IR、Compiler Pass、Scheduling、Lowering、CodeGen 等基本编译技术；\n4. 具有算子编译器、张量编译器或 AI 编译器相关设计与开发经验；\n5. 【加分】有 CUDA / Triton / TileLang 等 GPU 或 AI 加速器编程及算子性能优化经验；\n6. 【加分】有大模型推理优化经验，熟悉 Attention、MoE、GEMM 等典型计算模式；\n7. 【加分】有 Auto-Tuning、AI for Compiler 或相关研究与实践经验。\n【能力特质】\n1. 对编译器、体系结构与高性能计算有热情，喜欢挑战性能极限；\n2. 具备良好的系统思维和快速学习能力，能够深入软硬件边界分析和解决复杂问题；\n3. 具备良好的协作能力，能够与模型、推理引擎及芯片团队共同推进技术落地。",
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