Compiler Engineer – MLIR, PyTorch Infrastructure

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 4 Monaten

🏄 California – Remote

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⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Mythic

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2012

🎖️ Verteidigung

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

💰 €70.000.000 Series C im 2021-05

Defense • Manufacturing • Artificial Intelligence

Mythic ist das führende Unternehmen im Bereich der Hochleistungs-Analog-Rechnertechnologie, das sich auf die Bereitstellung kosteneffizienter und energieeffizienter Edge-AI-Rechenleistung in verschiedenen Bereichen wie Robotik, Verteidigung und Verbraucherelektronik konzentriert. Die innovative Compute-in-Memory-Technologie des Unternehmens löst die Einschränkungen der traditionellen digitalen Rechenmethoden, indem sie die KI-Parameter direkt im Prozessor speichert und so die KI-Inferenzanwendungen erheblich verbessert. Mythic hat sich zum Ziel gesetzt, Branchen mit Fortschritten in Leistungsskalierbarkeit und Effizienz zu stärken und eine robuste Plattform für die nächste Generation von KI-Anwendungen bereitzustellen.

Beschreibung

• Architect the migration of the existing compiler flow into MLIR, defining dialects, passes, and lowering strategies. • Build conversion paths between MLIR and Mythic’s custom low-level IR to keep both flows operational during migration. • Define validation infrastructure within MLIR, including interpretation or execution paths for simulation and debugging. • Enable compilation by extending MLIR integration across analog accelerators and digital subsystems. • Leverage Torch-MLIR where PyTorch inputs are available, and guide future integration with PyTorch 2.0 compiler technologies (TorchInductor, TorchDynamo, Torch-MLIR)

🎯 Anforderungen

• 3+ years of experience in compiler or high-performance systems development. • Proficiency in modern C++ (C++14/17/20) and Python. • Direct, hands-on experience with MLIR, including dialect design, compiler passes, or lowering pipelines. • Strong understanding of compiler IRs and transformations, with the ability to reason about lowering from high-level ops to hardware-aware representations.

🏖️ Vorteile

• Shape the MLIR and PyTorch integration strategy for novel AI hardware. • Opportunity to contribute upstream and influence the broader ML compiler ecosystem. • Collaborate with a team spanning hardware, runtime, and compiler design. • Competitive compensation, equity, and comprehensive benefits.