Cerebras
Cerebras
تطوّر Cerebras عتادًا للذكاء الاصطناعي على مستوى الرقاقة وبرمجيات متكاملة لتدريب النماذج عالية الأداء وتشغيلها. ويشغّل محرّك Wafer-Scale Engine نظام CS-3 وسحابة Cerebras Inference Cloud، التي تدعم سير العمل المتوافق مع واجهة OpenAI API والنشر في البيئات المحلية والسحابية وبيئات الحافة. صُمّمت منصة الشركة لتطبيقات تشمل تقديم النماذج، والضبط الدقيق، والتدريب المسبق، ووكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وعلم الجينوم، واكتشاف الأدوية، والأمن السيبراني، والبحث المؤسسي. وتجمع Cerebras بين الرقائق والأنظمة والبرمجيات المتخصصة لتمكين المؤسسات من بناء أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتطلبة وتشغيلها، ويعمل لديها فريق يضم 501–1,000 موظف.

مهندس بيئة التشغيل والنوى، تعلم الآلة الأساسي

طوّر بيئات تشغيل ونوى عالية الأداء تحوّل أبحاث تعلم الآلة الأساسي إلى برمجيات جاهزة للإنتاج. ابنِ البرمجيات وحسّنها لمنصة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق من Cerebras وأنظمة تعلم الآلة.

الوصف

  • صمّم ونفّذ مكونات بيئة التشغيل ونوى عالية الأداء لخوارزميات تعلم الآلة الأساسي الجديدة
  • حوّل النماذج الأولية البحثية إلى تطبيقات فعّالة على منصة Cerebras، بما في ذلك الإصدارات المرجعية ومقارنات GPU عند الحاجة
  • حلّل الأداء واستكشف مشكلاته عبر أطر تعلم الآلة والمصرّفات وبيئات التشغيل وأنظمة الاتصال والنوى
  • حسّن العمليات الحسابية ونقل الذاكرة والاتصال والتزامن للتدريب واسع النطاق والاستدلال منخفض زمن الاستجابة
  • أنشئ اختبارات معيارية وأدوات قياس واختبارات آلية للوظائف والأداء والدقة العددية
  • تعاون بشكل وثيق مع باحثي تعلم الآلة الأساسي ومهندسي المصرّفات وبيئات التشغيل والنوى والاستدلال
  • ساهم في قرارات بنية البرمجيات وخارطة الطريق من خلال تحديد القيود المتكررة والفرص المتاحة لتحسين المنصة

المتطلبات

  • درجة بكالوريوس أو ماجستير أو دكتوراه، أو خبرة عملية معادلة، في علوم الحاسوب أو هندسة الحاسوب أو الهندسة الكهربائية أو تخصص ذي صلة
  • خبرة في بناء برمجيات أنظمة عالية الأداء أو أنظمة تعلم الآلة أو بيئات التشغيل أو المصرّفات أو النوى الحسابية
  • إتقان قوي للبرمجة بلغة C++ وPython
  • معرفة راسخة بالبرمجة المتوازية وإدارة الذاكرة والتزامن وهياكل البيانات وتحسين الأداء
  • قدرة مثبتة على تصحيح أخطاء البرمجيات المعقدة وتحليل أدائها عبر طبقات متعددة من النظام
  • إلمام ببنى تعلم الآلة الحديثة وأطرها مثل PyTorch أو JAX
  • القدرة على التعاون بفاعلية مع الباحثين وتحويل الاحتياجات الخوارزمية المتطورة إلى برمجيات موثوقة
  • مفضّل: خبرة في CUDA أو Triton أو لغة التجميع منخفضة المستوى أو برمجة المسرّعات أو لغة متخصصة شبيهة بلغة C
  • مفضّل: خبرة في الأجزاء الداخلية للمصرّفات أو بيئات التشغيل الموزعة أو واجهات العتاد المخصص أو أنظمة الحوسبة عالية الأداء
  • مفضّل: فهم أساسيات تعلم الآلة وأنظمة تعلم الآلة
  • مفضّل: إلمام بتدريب النماذج اللغوية الكبيرة أو استدلالها، بما في ذلك آلية الانتباه أو إدارة ذاكرة KV المؤقتة أو التوليد المتوازي أو التنفيذ الموزع
  • مفضّل: خبرة في تطوير البرمجيات ضمن بيئة بحثية صناعية أو أكاديمية
  • مفضّل: مساهمات في أنظمة مفتوحة المصدر كبيرة أو أطر تعلم الآلة أو المصرّفات أو مكتبات النوى

المزايا

  • ساهم في بناء منصة ذكاء اصطناعي تتجاوز القيود التقليدية لوحدات معالجة الرسومات
  • فرص لنشر أبحاث متقدمة في الذكاء الاصطناعي وإتاحتها كمصدر مفتوح
  • اعمل مع أحد أسرع حواسيب الذكاء الاصطناعي العملاقة في العالم
  • طاقة الشركات الناشئة مع استقرار وظيفي
  • ثقافة مباشرة وغير مؤسسية تحترم المعتقدات الفردية
  • بيئة عمل متكافئة ومتنوعة
  • فرص مستمرة للتعلم والتطوير والدعم