夜雨聆风
硬科技高端招聘里，信息失真普遍：候选人看不清哪些公司真正有业务落地、订单能力和长期价值，哪些机会只是包装出来的想象空间。企业也难从包装简历中识别真正能做事的人。
我们希望通过内容与判断，把职位背后的关键信息讲清楚，把行业里的真实机会筛出来，降低候选人试错成本，也提升企业匹配效率。
我们每期稳定发布十余个硬科技方向中高端研发岗位，覆盖 AI 大模型与算力、半导体、智能驾驶与具身智能、ICT 产研、数字能源、商业航天等赛道。
这些都是我们认为值得认真看、值得候选人花时间了解的机会。
以下岗位均为真实需求，保密委托，来自我们筛选过的合作企业。简历投递与职业咨询全程免费，欢迎查看并联系我们。
城市：上海、深圳、南京、北京
薪资：80-250W
职责：研发高性能图和算子编译器；通过编译和框架优化解决CPU/GPU/NPU异构硬件效率问题；研发自动算子生成方案；研究内存与能耗优化关键技术。
学历&工作年限：硕士及以上学历，8年以上工作经验
要求：熟悉MLIR/LLVM/TVM/XLA等编译优化框架；了解AI芯片硬件架构；熟悉分布式系统与并行优化；具备机器学习框架研发能力。
城市：深圳、南京、北京、上海
薪资：面议
职责：编译器设计与优化开发；二进制翻译器设计与优化，包括指令翻译、代码缓存、运行优化等；基于LLVM框架开展编译优化算法研究。
学历&工作年限：硕士及以上学历，8年以上编译器项目或二进制翻译器项目经验
要求：熟悉bolt原理及编译器原理，有GCC/LLVM编译优化经验；熟悉二进制指令翻译技术和工具链；了解Arm/RISC-V/X86架构及指令集。
城市：深圳、西安、上海
薪资：面议
职责：将OpenXLA/TVM/MLIR等框架适配多种GPU/NPU后端芯片架构，实现端到端模型编译与部署；负责计算图优化、中间表示转换与代码生成模块设计。
学历&工作年限：硕士及以上学历，8年以上工作经验
要求：熟悉至少一种主流AI编译框架（OpenXLA/TVM/torch.compile/MLIR等）；有基于GPU/NPU后端的端到端编译器方案设计与开发经验。
城市：南京
薪资：面议
职责：主导AI编译器前端至后端全链路设计与落地；提升主流模型在自研硬件上的推理性能；硬件协同优化与ISA定义。
学历&工作年限：硕士及以上学历，5年以上编译器或高性能计算开发经验
要求：5年以上编译器或HPC开发经验，至少3年AI编译器核心模块落地经验（TVM/MLIR/XLA/Glow/IREE等）；精通C++17
城市：成都、南京
薪资：面议
职责：AI编译器及Runtime、驱动与固件、开发调试运维工具链的架构设计与核心模块规划；开展前瞻性技术研究与工程实现。
学历&工作年限：统招全日制本科及以上学历，5年以上AI基础软件研发经验
要求：深入理解GPU/NPU架构，熟悉SIMT/SIMD、张量核、内存层次结构；精通C/C++，熟练Python；精通MLIR/LLVM架构或AI推理引擎。
城市：成都、南京
薪资：面议
职责：深入研究CPU架构特性并定制编译器优化方案；主导GCC/LLVM编译器针对CPU架构的性能优化；参与国内外技术会议与学术交流。
学历&工作年限：本科及以上学历，5年以上编译器开发经验
要求：精通GCC/LLVM源码，有编译器后端开发经验；对X86/Arm/Risc-V等主流CPU架构有深度理解，具备汇编级分析优化能力。
关于我们：
我们是专注科技领域的中高端猎头团队，所有在招岗位均来自保密委托，企业信息需经候选人初步匹配后才予披露，以下为合作公司描述。
如有意向，简历投递与职业咨询均免费，欢迎您通过以下3种方式投递岗位或联系我们，无论当期岗位是否与您匹配，顾问均会主动与您沟通，为您提供有针对性的职业建议：
岗位投递的3种方式：
1.邮件投递：
请将简历发送至：zhuohu@xwthr.com
邮件主题请注明：【投递】技术方向 - 目标岗位 - 工作年限
例如：【投递】芯片后端设计 - Senior工程师 - 7年
我们会在 2个工作日内 回复，感谢您的信任。
2.微信 / 电话
直接添加顾问微信或致电咨询，备注「岗位意向」，我们来帮您判断是否匹配、值不值得聊
3.“卓乎高猎”小程序
您可以点击“卓乎高猎”小程序，点击对应的岗位，在页面的“投递此岗位”上传您的简历，也可点击“职业咨询”与我们进行沟通。
隐私与保密承诺：
您的简历及个人信息仅用于本次岗位匹配，未经本人同意，我们不会将任何材料透露给第三方（包括目标企业）。所有沟通内容严格保密，请放心联系。
服务说明：
本团队提供的简历投递、岗位匹配及职业咨询均为免费服务，我们不向候选人收取任何费用。如有人以我们名义收费，请立即告知并核实。
岗位真实性声明：
所有在招岗位均来自真实企业委托，我们会在双方初步匹配确认后，向候选人完整披露企业信息。企业保密系客户要求，非岗位虚假的标志。
