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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"responsibilities": "负责AI编译器研发，通过理解云上AI负载特征，挖掘CPU/GPU硬件与编译框架的协同优化潜力；主导核心功能实现与性能优化，解决AI训练、推理场景中的关键工程挑战，提升计算效率；同时紧密协同跨团队资源，推动AI编译器产品的业务落地与技术价值转化。\n职责描述：\n1. 理解云上AI负载场景与特点，挖掘CPU/GPU硬件架构与编译器，编程框架协同优化的潜力， 负责核心功能的实现与性能优化。\n2. 能够与各团队紧密合作，理解和实现客户需求，参与AI编译器产品的设计、功能开发及业务落地工作。",
"requirements_text": "专业领域：\n● 具有良好的算法基础及软件编程能力，熟悉编译原理及其实现机制。\n● 了解计算机体系结构及芯片微架构（如CPU/GPU等），有软硬协同设计经验或相关项目经历者优先。\n● 有异构计算场景下编译工具链的设计或开发经验；熟悉至少一种主流AI编译器技术或框架（如 torch.compile, Triton, MLIR, TVM 等）者优先。\nAI能力：\n1. 问题解决：善于把复杂的工程问题拆解为可优化的明确目标，判断哪些环节适合编译器自动优化、哪些需要人工干预和深度调优。\n2. 批判性思考：对编译器性能数据和 AI 工具的优化建议保持审慎，能识别瓶颈根源，不相信表面指标，愿意深入底层验证。\n3. 学习判断力：对 AI 编译新技术有强烈好奇心，能快速上手并评估新工具、新框架对现有架构的真实价值。\n4. 协作沉淀：能与多种角色围绕 AI 基础设施高效协同，善用 AI 编程工具提升效率，将个人实践转化为团队可复用的工具和流程。",
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"fulltext": "AI编译研发工程师\nAI编译研发工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州 / 上海\n\n职位描述\n负责AI编译器研发，通过理解云上AI负载特征，挖掘CPU/GPU硬件与编译框架的协同优化潜力；主导核心功能实现与性能优化，解决AI训练、推理场景中的关键工程挑战，提升计算效率；同时紧密协同跨团队资源，推动AI编译器产品的业务落地与技术价值转化。\n职责描述：\n1. 理解云上AI负载场景与特点，挖掘CPU/GPU硬件架构与编译器，编程框架协同优化的潜力， 负责核心功能的实现与性能优化。\n2. 能够与各团队紧密合作，理解和实现客户需求，参与AI编译器产品的设计、功能开发及业务落地工作。\n\n职位要求\n专业领域：\n● 具有良好的算法基础及软件编程能力，熟悉编译原理及其实现机制。\n● 了解计算机体系结构及芯片微架构（如CPU/GPU等），有软硬协同设计经验或相关项目经历者优先。\n● 有异构计算场景下编译工具链的设计或开发经验；熟悉至少一种主流AI编译器技术或框架（如 torch.compile, Triton, MLIR, TVM 等）者优先。\nAI能力：\n1. 问题解决：善于把复杂的工程问题拆解为可优化的明确目标，判断哪些环节适合编译器自动优化、哪些需要人工干预和深度调优。\n2. 批判性思考：对编译器性能数据和 AI 工具的优化建议保持审慎，能识别瓶颈根源，不相信表面指标，愿意深入底层验证。\n3. 学习判断力：对 AI 编译新技术有强烈好奇心，能快速上手并评估新工具、新框架对现有架构的真实价值。\n4. 协作沉淀：能与多种角色围绕 AI 基础设施高效协同，善用 AI 编程工具提升效率，将个人实践转化为团队可复用的工具和流程。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团 / 阿里云\n负责AI编译器研发，通过理解云上AI负载特征，挖掘CPU/GPU硬件与编译框架的协同优化潜力；主导核心功能实现与性能优化，解决AI训练、推理场景中的关键工程挑战，提升计算效率；同时紧密协同跨团队资源，推动AI编译器产品的业务落地与技术价值转化。\n职责描述：\n1. 理解云上AI负载场景与特点，挖掘CPU/GPU硬件架构与编译器，编程框架协同优化的潜力， 负责核心功能的实现与性能优化。\n2. 能够与各团队紧密合作，理解和实现客户需求，参与AI编译器产品的设计、功能开发及业务落地工作。\n专业领域：\n● 具有良好的算法基础及软件编程能力，熟悉编译原理及其实现机制。\n● 了解计算机体系结构及芯片微架构（如CPU/GPU等），有软硬协同设计经验或相关项目经历者优先。\n● 有异构计算场景下编译工具链的设计或开发经验；熟悉至少一种主流AI编译器技术或框架（如 torch.compile, Triton, MLIR, TVM 等）者优先。\nAI能力：\n1. 问题解决：善于把复杂的工程问题拆解为可优化的明确目标，判断哪些环节适合编译器自动优化、哪些需要人工干预和深度调优。\n2. 批判性思考：对编译器性能数据和 AI 工具的优化建议保持审慎，能识别瓶颈根源，不相信表面指标，愿意深入底层验证。\n3. 学习判断力：对 AI 编译新技术有强烈好奇心，能快速上手并评估新工具、新框架对现有架构的真实价值。\n4. 协作沉淀：能与多种角色围绕 AI 基础设施高效协同，善用 AI 编程工具提升效率，将个人实践转化为团队可复用的工具和流程。",
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