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Designworks Talent LLC
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B2BHR-TechnologiePersonalbeschaffung
Designworks Talent LLC ist ein Personalvermittlungs- und Talentberatungsunternehmen, das wachstumsstarke Start-ups und globale Unternehmen unterstützt. Seit der Gründung im Jahr 2009 verbindet das Unternehmen erfahrene Recruiter mit KI-gestützten Tools, um eine schnellere und gezieltere Personalgewinnung zu ermöglichen. Das Angebot umfasst die Suche nach Fach- und Führungskräften im Full-Service-Modell, projektbasierte Personalgewinnung und flexible Lösungen auf Abruf sowie skalierbare Personalstrategien, Recruiting-Operations, die Leitung der Talentgewinnung in Unternehmen, datenbasierte Kandidatensuche und die Gestaltung der Candidate Experience. Der Ansatz des Teams ist darauf ausgelegt, Organisationen bei sich wandelnden Personalbedarfen flexibel zu unterstützen.
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Stellen im Unternehmen

Applied-AI-Forscher – Infrastruktur und Inferenz

Leiten Sie angewandte Forschung zu KI-Infrastruktur, Inferenzsystemen und Beschleunigerstrategien. Gestalten Sie technische, produktbezogene, finanzielle und kommerzielle Entscheidungen für skalierbare KI-Workloads.

USVereinigte StaatenWAWashingtonHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur

Beschreibung

  • Die langfristige Ausrichtung des Unternehmens für Rechenzentrumsinfrastruktur definieren
  • Roadmaps von Anbietern und Hyperscalern, Forschung, Standardisierungsaktivitäten sowie Entwicklungen bei Start-ups und Venture-Investitionen in den Bereichen Stromversorgung, Kühlung, Bau, Rack- und Hallendesign, Standortwahl, Regulierung und Infrastrukturökonomie beobachten
  • Produkt- und Engineering-Positionen dazu entwickeln und validieren, was intern gebaut, eingekauft oder über Partnerschaften umgesetzt werden soll
  • Technologiepositionen im Hinblick auf Kosten, Zeitplan und physische Infrastrukturgrenzen bewerten
  • Das technische Referenzmodell für Kundenhallen über verschiedene GPU-Generationen hinweg pflegen, einschließlich Dichte, Leistungsgrenzen, Kühlungstopologien und Standortkapazität
  • Bestehende und potenzielle Rechenzentrumsstandorte besuchen
  • Kostenmodelle für Finanzwesen, Preisgestaltung und Vertrieb gestalten, einschließlich Kosten pro Rack, Megawatt und GPU-Stunde
  • Vertriebs- und Delivery-Teams bei technisch komplexen Gesprächen mit Kunden und Partnern unterstützen
  • Produkt- und Go-to-Market-Teams zu realistischen Fähigkeiten und Lieferzeitplänen beraten
  • Technische Due-Diligence für Infrastrukturpartner, Colocation-Anbieter, Referenzdesigns von Anbietern und potenzielle Add-on-Akquisitionen durchführen
  • Stromversorgungsstrategien validieren, einschließlich Verfügbarkeit von Netzanschlüssen, Position in Anschlusswarteschlangen, Versorgungs- und PPA-Strukturen, Eigenerzeugung, lang laufender Beschaffung, Standortauswahl und Bauablauf
  • Als leitende Fachkraft ohne Führungsverantwortung mit Engineering-, Produkt-, Infrastruktur-, Finanz- und kommerziellen Teams zusammenarbeiten

Anforderungen

  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit modernen KI-Modellen
  • Ausgeprägte Kenntnisse in Inferenz, über das reine Modelltraining hinaus
  • Praktische Erfahrung mit einem oder mehreren Beschleuniger-Ökosystemen
  • Praktische Erfahrung auf Compiler-, Kernel- oder Runtime-Ebene mit Technologien wie CUDA, Triton, ROCm/HIP, XLA oder vergleichbaren Technologien
  • Sichere Arbeitskenntnisse in mehreren Silizium-Ökosystemen
  • Umfangreiche Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- oder KI-Modelltechnologien
  • Ausgeprägtes Verständnis von KI-Modellarchitekturen und Entwicklungsprozessen
  • Fähigkeit, die Forschungs- und Engineering-Auswirkungen neuer KI-Technologien zu bewerten
  • Erfahrung mit einer oder mehreren wichtigen Modellkategorien, darunter Sprach-, Bild-, Audio- oder multimodale Modelle
  • Praktische Erfahrung mit Inferenz, einschließlich Bereitstellung, Optimierung sowie Latenz- und Kostensenkung bei gleichbleibender Qualität
  • Arbeitskenntnisse eines modernen Serving-Stacks wie vLLM, SGLang, TensorRT-LLM oder eines gleichwertigen Systems
  • Produktionserfahrung mit Quantisierung, Batching und KV-Cache-Techniken
  • Fähigkeit, Serving-Kosten quantitativ zu analysieren und Modelle zu erstellen, die einer finanziellen und kommerziellen Prüfung standhalten
  • Eine US-Arbeitserlaubnis ist erforderlich
  • Derzeit ist keine Visumsförderung verfügbar
  • Die Berechtigung kann eine US-Exportkontrollprüfung und gegebenenfalls eine Lizenzierung erfordern
  • Bereitschaft und Fähigkeit zu internationalen Reisen nach Bedarf, bis zu 25 %
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Frontier Labs, Anbietern von Open-Weight-Modellen, Start-ups für Serving und Inferenz, Siliziumanbietern und relevanten Forschungsgruppen
  • Von Vorteil: Erfahrung in angewandter Forschung mit Primärquellen, wissenschaftlichen Arbeiten, Model Cards, Anbieter-Roadmaps oder Benchmarks zur Entwicklung belastbarer Positionen unter Unsicherheit
  • Von Vorteil: Fähigkeit, Forschungsergebnisse an Engineering-, Produkt-, Go-to-Market- und Finanzteams zu vermitteln
  • Von Vorteil: Erfahrung mit mehreren Rechenzentrumsprojekten und Referenzdesigns von Anbietern
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Flüssigkühlung oder Hochdichte-Rack-Bereitstellungen über 100 kW
  • Von Vorteil: Erfahrung bei der Inbetriebnahme, Kapazitätsplanung oder Übergabe neuer Rechenzentrumshallen
  • Von Vorteil: Veröffentlichungen, Patente, Beteiligung an Normungsgremien oder eine sichtbare externe Präsenz im Infrastrukturbereich
  • Ein PhD in einem relevanten Fachgebiet ist ein möglicher Weg, aber nicht erforderlich

Zusatzleistungen

  • Etwa drei Tage pro Woche im Büro
  • Internationale Reisen zu Rechenzentren und Colocation-Einrichtungen können erforderlich sein, bis zu 25 %
  • Technische Arbeit mit hoher Wirkung und direktem Einfluss auf die KI-Infrastrukturstrategie
  • Umfangreiche Verantwortung und Autonomie mit direktem Zugang zu leitenden technischen Führungskräften
  • Funktionsübergreifende Einblicke in KI-Modelle, Inferenz, Beschleuniger, Softwaresysteme, Netzwerke, Infrastruktur und Ökonomie
  • Anspruchsvolle technische Aufgaben zu Inferenz mit mehreren Beschleunigern, intelligentem Routing, Leistungsoptimierung, Token-Ökonomie sowie Compiler-, Kernel- und Runtime-Technologien
  • Forschung mit direkter Anwendung auf Engineering, Produktentwicklung, kommerzielle Strategie und Investitionsentscheidungen
  • Schlankes, erfahrenes Umfeld mit versierten technischen Fachkräften

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