职位描述：
基于NPU平台，开发高性能计算库，支撑CV，NLP，大模型等模型运行，包括：
1.完成高性能算子的需求分析与分解，满足NPU的各种应用场景；
2.与芯片/架构团队紧密配合，持续优化算子性能，逐步完善软硬件架构；
3.完成各类算子的软件方案设计及开发；
4.分析算子/网络的性能瓶颈，提出性能优化策略，达成性能目标；
职位要求：
1.图像处理、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上学历；
2.精通C++/Python软件编程语言；
3.熟悉Onnx/TensorFLow/Pytorch一种主流神经网络框架，熟悉各类算子；
4.熟悉并行/异构计算体系结构，在TPU/NPU/GPU一种平台有2年以上的开发和优化经验；
5.具备业界常用高性能库(TensorRT/cuDNN/CUDA/OPENCV)开发和性能优化经验者优先；
6.熟悉指令流水，计算机体系结构；
7.良好的团队沟通能力、技术攻关能力，责任心强，具备一定抗压能力。
招聘部门：
小米
工作地点：
上海市、北京市社招全职职位 ID：J5452
面试建议：
小米这个AI高性能算子开发岗位非常注重技术深度与实战能力的结合。不同于普通的算法工程师，它要求候选人既能理解上层深度学习框架的算子需求，又能深入芯片架构层面进行性能调优。这种横跨算法与硬件的复合能力是该岗位最核心的差异化要求，特别是对NPU/GPU等异构计算平台的优化经验会成为关键筛选标准。 建议候选人重点准备三个维度的内容：首先是用具体案例展示在TensorRT/cuDNN等库上的性能优化成果，最好能提供量化数据；其次要准备对计算机体系结构的理解，比如如何通过指令流水优化来提升算子效率；最后需要体现跨团队协作能力，准备与芯片团队合作解决性能瓶颈的实际案例。面试时可能会被要求现场分析某个算子的性能瓶颈并给出优化方案，因此需要提前熟悉常见算子的计算模式与优化技巧。