岗位职责

AI编译关键技术研发：围绕自研及其他主流AI芯片，主导PyTorch编译栈关键模块的适配与优化，解决编译执行链路中的功能与性能问题，提升编译优化能力在不同硬件上的效率。
Workload驱动的性能优化与工程交付：深入分析云上重点模型的训练与推理负载，定位框架、编译器与硬件之间的性能瓶颈，通过软硬件协同优化提升端到端性能，推动新版本、新特性和优化成果在业务中落地。
PyTorch生态建设与上游贡献：完善自研及其他主流AI芯片在PyTorch中的原生后端接入与核心功能支持，参与上游技术方案讨论、代码开发与评审，推动相关通用能力进入社区主线，提升生态兼容性与版本跟进效率。
技术方向规划与协作：跟踪PyTorch生态与AI编译技术的发展，结合不同硬件特点和云上业务需求，识别关键技术投入方向，制定技术路线图。

职位要求

计算机科学或相关专业，5年以上编译器或AI框架相关开发经验。具备扎实的编译原理与算法功底，有主流开源编译器的实际开发经验。熟悉计算机体系结构与芯片微架构，了解软硬件协同设计的基本方法论。
熟悉PyTorch框架及其编译执行机制，了解开源社区协作流程，有实际的上游贡献经验。具备异构计算场景下AI编译工具链的设计与开发经验，熟悉Torch Compiler、Triton、MLIR、TVM等至少一项AI编译技术。
熟练掌握调试与性能分析工具及方法，能够定位并解决复杂系统问题。具备良好的代码规范与工程素养，能够高质量地完成大规模软件系统的研发与交付。
具备产品Owner意识、执行力与技术判断力，主动推动问题解决并对交付结果负责。善于跨团队沟通，能够与阿里云各产品及研发团队紧密协作，推动技术方案在实际业务中落地。具备良好的英语沟通能力，能够参与国际开源社区的技术讨论与协作。
加分项：具备以下任一经历者优先——在PyTorch等开源社区主导核心模块研发、重要技术提案落地；有AI加速器的PyTorch适配与生态建设完整经验；有在国际会议或开源社区中进行技术分享的经历。