Compiler Engineer – MLIR, PyTorch Infrastructure

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 4 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingénieur

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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Mythic

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11 - 50 employés

Fondée en 2012

🎖️ Défense

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

💰 €70 000 000 Series C en 2021-05

Defense • Manufacturing • Artificial Intelligence

Mythic est le leader en informatique analogique haute performance, se concentrant sur la fourniture d'une puissance de calcul IA en périphérie, économique et économe en énergie, à travers divers secteurs, notamment la robotique, la défense et les appareils grand public. La technologie innovante de calcul-en-mémoire de l'entreprise résout les limitations de l'informatique numérique traditionnelle en stockant directement les paramètres de l'IA dans le processeur, améliorant ainsi considérablement les applications d'inférence AI. Mythic vise à renforcer les industries grâce à des avancées en matière d'évolutivité des performances et d'efficacité, offrant une plateforme robuste pour la prochaine génération d'applications IA.

Description

• 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)

🎯 Exigences

• 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.

🏖️ Avantages

• 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.