算子开发

如题 德赛西威岗位是毫米波雷达算法，也会接触到算法在板子上的部署的一些工作，开的薪资是N*(13+x)，公积金7%；小鹏岗位应该是算子开发（投的嵌入式，被调岗去了ai软件工程师），薪资是（N+0.5）*（13+x），公积金5%。想问下牛客上的大家，毫米波雷达和算子开发哪个前景好一点呢？

职位名称：算子开发和优化工程师工作地点：杭州职位描述：我们正在寻找经验丰富的 NPU 算子开发工程师。你将负责面向自研 NPU 架构的深度学习算子开发、性能调优、算子编译器设计与实现，并参与大模型在 NPU 平台上的部署与调试工作。该岗位对底层硬件理解、编译器技术及深度学习框架有较高要求，是连接算法、软件与硬件的关键角色。主要职责：1.设计、开发和优化面向 NPU 的高性能深度学习算子（如 Conv、MatMul、Attention、LayerNorm 等）；2.参与 NPU 专用算子编译器（如基于 MLIR/TVM）的开发与维护；3.针对大语言模型（LLM）或视觉大模型，在 NPU 上进行端到端部署、性能分析与瓶颈优化；4.与芯片架构师、驱动团队及算法团队紧密协作，确保算子在硬件上的高效执行；5.编写自动化测试用例，保障算子功能正确性与性能稳定性；6.跟踪业界最新 NPU 架构、编译器技术和大模型推理优化方法，持续提升平台能力。任职要求：必备条件：1.计算机科学、电子工程、自动化或相关专业硕士及以上学历；2.精通 C/C++ 编程，熟悉 Python，具备扎实的系统编程和调试能力；3.深入理解深度学习基础算子及其数学原理，有实际算子开发或优化经验；4.熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）及其底层执行机制；5.具备 GPU/NPU/TPU 等 AI 加速器上的性能调优经验；加分项：1.了解编译器基本原理，有 LLVM、MLIR、TVM、XLA 等相关项目经验。2.有自研 NPU 或 AI 芯片公司工作经验；3.参与过大模型（如 Llama、Qwen、Stable Diffusion 等）在边缘或端侧设备的部署；4.熟悉 CUDA/OpenCL/HIP 或 NPU 专用指令集、内存层次结构；5.在顶级会议（如 ASPLOS、OSDI、MLSys、NeurIPS、ICLR）发表过相关论文。