NPU 딥러닝 컴파일러 개발 연구원 (경력·석사)

• 딥러닝 모델의 Graph-level 최적화 및 Lowering Pass를 개발하고, 컴파일된 결과를 NPU 상에서 효율적으로 실행하기 위한 Runtime 환경을 개발하는 업무를 수행합니다.
• Frontend와 Backend 컴파일러 간의 인터페이스를 설계하고, NPU 아키텍트 및 Backend 컴파일러 개발자와 협업하여 End-to-End 성능을 최적화하는 업무를 수행합니다.
• Graph-level optimization pass 개발
• Operator-level lowering pass 개발
• Dataflow 및 메모리 계층 스케쥴링 최적화
• IR 및 컴파일 파이프라인 설계/고도화
• 컴파일된 코드 실행을 위한 runtime 개발
• 메모리 및 자원 관리 기능 개발
• Runtime 관점에서의 성능 프로파일링 및 병목 분석 지원
• Backend compiler 인터페이스 개발
• End-to-end 성능 및 품질 개선 (병목 구간 분석 및 frontend/backend 경계에서 개선 포인트 도출)
• Backend, runtime, 하드웨어 아키텍트와 협업을 통한 end-to-end 성능 최적화