Senior NPU Kernel / Operator Engineer

Wir suchen einen Senior NPU Kernel / Operator Engineer zur Leitung der Entwicklung und Optimierung hochperformanter Deep Learning Operatoren für eine Next-Generation AI-Accelerator-Plattform. Diese Position konzentriert sich auf Kernel-Design, hardware-bewusste Performance-Optimierung und Korrektheitsprüfung über ein breites Spektrum von Neural Network Workloads.

Zu den Hauptaufgaben gehören die Entwicklung und Optimierung von High-Performance-Operatoren wie Normalization, Reduction, Transpose, Reshape, Gather/Scatter, Quantization/Dequantization und Fused Elementwise Kernels. Sie verantworten die Performance-Optimierung unter Berücksichtigung kritischer Hardware-Constraints wie Memory Bandwidth, SRAM-Nutzung, Data Reuse, DMA-Latenz und Compute Utilization.

Die Rolle umfasst die Entwicklung fortgeschrittener Optimierungsstrategien einschließlich Tiling, Blocking, Vectorization und Memory Scheduling. Sie analysieren und lösen Bottlenecks in Bezug auf Memory Hierarchy, Synchronization Overhead und Data Movement. Die Validierung der Operator-Korrektheit gegen Referenzimplementierungen sowie Benchmarking und Profiling in verschiedenen Umgebungen gehören ebenfalls zu Ihren Aufgaben.

Wir erwarten einen Abschluss in Computer Science, Electrical Engineering oder verwandten Bereichen sowie mindestens 5 Jahre Erfahrung in Accelerator Programming, GPU/NPU Development, Compiler Backend Engineering oder High-Performance Computing. Starke Programmierkenntnisse in C/C++ und Python sowie tiefes Verständnis von Tensor Computation und Neural Network Operatoren sind erforderlich.

Erfahrung mit CUDA, Triton, OpenCL, TVM, MLIR, Halide oder SIMD/DSP-Systemen ist von Vorteil. Die Position bietet die Möglichkeit, an der Spitze der AI-Hardware-Entwicklung zu arbeiten und die Zukunft des maschinellen Lernens mitzugestalten.