AI 编译器验证工程师
岗位摘要
制定编译器验证策略，按模型导入、图优化、Lowering、代码生成四阶段设计分级测试方案；设计并开发编译器自动化测试框架，支持 IR 级对比验证、Golden Trace 对比、Fuzz Testing 等测试方法
岗位职责
- 制定编译器验证策略，按模型导入、图优化、Lowering、代码生成四阶段设计分级测试方案
- 设计并开发编译器自动化测试框架，支持 IR 级对比验证、Golden Trace 对比、Fuzz Testing 等测试方法
- 建立编译器精度验证体系，覆盖算子级、子图级、整网模型级三层精度回归监控
- 构建模型覆盖矩阵，覆盖 ResNet、BERT、GPT、LLaMA、Diffusion 等典型模型及 200+ 核心算子，支持 PyTorch、TensorFlow、ONNX 多框架导入路径
- 建设编译器性能回归基线，监控编译耗时、内存占用、生成代码性能指标
- 与编译器团队协同定位复杂编译缺陷，推动问题闭环
任职要求
- 本科及以上学历，5 年及以上软件开发、测试开发或编译器相关经验
- 扎实的 C/C++、Python 开发能力，具备自动化测试框架开发经验
- 熟悉 Linux 开发环境及 Git、Shell、Docker 等工具链
- 熟悉 GoogleTest、pytest 等测试框架
- 熟悉 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等至少一种 AI 框架的模型导出与推理流程
- 熟悉编译器基础理论（IR 设计、优化 Pass、Lowering、代码生成）
- 优先条件：熟悉 AI 编译器（OpenXLA、MLIR、TVM、LLVM 等）或推理引擎（ONNX Runtime、TensorRT）内部实现
- 优先条件：熟悉 GPU 软件栈（CUDA、ROCm、MUSA）或具备 GPU Kernel 开发/调试经验
- 优先条件：有编译器精度验证或 Fuzz Testing 经验
- 加分项：参与过 OpenXLA、MLIR、LLVM、TVM 等开源编译器项目并有实质性贡献
- 加分项：有 AI 芯片编译器开发或验证经验
- 加分项：熟悉 Triton、TOSA、StableHLO 等编译器相关生态
加分项
- 熟悉 AI 编译器（OpenXLA、MLIR、TVM、LLVM 等）或推理引擎（ONNX Runtime、TensorRT）内部实现
- 熟悉 GPU 软件栈（CUDA、ROCm、MUSA）或具备 GPU Kernel 开发/调试经验
- 有编译器精度验证（数值对齐、混合精度）或 Fuzz Testing 经验
- 参与过 OpenXLA、MLIR、LLVM、TVM 等开源编译器项目并有实质性贡献
- 有 AI 芯片编译器开发或验证经验
- 熟悉 Triton、TOSA、StableHLO 等编译器相关生态
- 摩尔线程 · 资深研发工程师
工作地址
成都武侯区天府软件园E区E5-1栋12楼