您的算法、编译器优化、深度学习或图形驱动经验将与我们长期（15年）的客户非常匹配。我们正在与一位反应迅速的招聘经理合作，他在过去1.5年里将他的团队扩大了一倍。
如今，越来越多的智能正在移动设备上运行，移动设备正在成为普遍的人工智能平台。基于智能手机基础和移动规模，他们设想使人工智能无处不在，扩展到移动设备以外的其他终端设备、机器、自动驾驶汽车等。他们正在发明、开发和商业化高效节能的设备上人工智能、自动驾驶汽车、边缘云人工智能和5G技术，以实现这一愿景。
推动他们机器学习软件堆栈的开发，提升机器学习编译器的性能，并为未来的人工智能软硬件解决方案的演进做出贡献。团队由充满热情和合作精神的专家组成，拥有在全栈设计软件架构、算法开发、内核优化、性能建模和硬件加速器架构/设计等广泛问题上工作的自由。
为其他工程师提供指导，以身作则。
发明、批判和分析替代的技术和进度选择，以达成团队共识的计划。
定义和实现高效的编译器算法，将机器学习工作负载映射到硬件上。
分析硬件上的机器学习/人工智能工作负载性能和功耗，并确定改进这些指标的成本效益方法。
定义、建模和调优机器学习内核和硬件特性的算法，以改进跨多代硬件的机器学习/人工智能工作负载映射。
创建和推动流程，以监控不断演化的硅上性能，发现、排查和解决差异。 
多伦多