专业领域： ● 具有良好的算法基础及软件编程能力，熟悉编译原理及其实现机制。 ● 了解计算机体系结构及芯片微架构（如CPU/GPU等），有软硬协同设计经验或相关项目经历者优先。 ● 有异构计算场景下编译工具链的设计或开发经验；熟悉至少一种主流AI编译器技术或框架（如 torch.compile, Triton, MLIR, TVM 等）者优先。 AI能力： 1. 问题解决：善于把复杂的工程问题拆解为可优化的明确目标，判断哪些环节适合编译器自动优化、哪些需要人工干预和深度调优。 2. 批判性思考：对编译器性能数据和 AI 工具的优化建议保持审慎，能识别瓶颈根源，不相信表面指标，愿意深入底层验证。 3. 学习判断力：对 AI 编译新技术有强烈好奇心，能快速上手并评估新工具、新框架对现有架构的真实价值。 4. 协作沉淀：能与多种角色围绕 AI 基础设施高效协同，善用 AI 编程工具提升效率，将个人实践转化为团队可复用的工具和流程。