职位描述：
1. 设计、开发并优化面向NPU的高性能算子库，覆盖卷积、矩阵运算、归一化等核心算子；
2.基于类CUDA编程语言或NPU专用指令集，实现算子极致性能优化，降低延迟与功耗；
3.深入理解NPU硬件架构（如计算单元、内存层级、数据流），针对硬件特性进行算子级优化；
4.与芯片团队紧密协作，反馈算子性能瓶颈并提出硬件改进建议；
5.编写高性能计算代码、汇编级优化及Benchmark测试。
职位要求：
1.计算机科学、电子工程、数学等相关专业，本科及以上学历；
2. 熟悉cuda/C++/Python中至少一种编程语言；
3. 具备类CUDA编程经验（CUDA/OpenCL/HIP等）或NPU SDK开发经验；
4. 熟悉并行计算体系结构，有NPU/GPU开发和优化经验优先；
5. 对性能优化有极致追求，能通过Profiling工具（如Nsight、VTune）定位瓶颈
6. 良好的团队沟通能力, 责任心强, 具备一定抗压能力。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市社招全职职位 ID：A202179
面试建议：
这个高性能算子库开发工程师职位对技术深度有很高要求，特别是对NPU架构的理解和算子优化能力。面试官会重点关注你在并行计算和硬件优化方面的实际经验，而不仅仅是理论知识。小米作为一家技术驱动的公司，对性能优化有着极致的追求，这从职位描述中多次强调’极致性能优化’就可以看出。 建议你在准备面试时，重点准备以下几个方面的内容：首先，详细梳理你在NPU/GPU优化方面的项目经验，特别是那些能够体现你解决性能瓶颈能力的案例。其次，复习NPU硬件架构的关键知识点，包括计算单元、内存层级和数据流等。最后，准备一些使用Profiling工具进行性能调优的具体案例，最好能展示你如何通过数据驱动的方式发现问题并解决问题。面试时可能会要求你现场分析一些性能问题，所以保持思维敏捷很重要。