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Compiler-Frontend-Engineer für LLM-Architekturen

Erweitere die Compiler-Unterstützung für neue LLM-Architekturen – von Attention-Varianten und MoE-Routing bis hin zu Quantisierung und Zahlenformaten. Validiere die Inbetriebnahme von Modellen auf Simulatoren und FPGA-Prototypen für die In-Memory-KI-Hardware von Normal Computing.

USVereinigte StaatenCAKalifornienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischFrontend-EntwicklerSoftwareentwickler
C++PythonPyTorchRust

Beschreibung

  • Erweitere die Unterstützung im Frontend und in mittleren Compilerphasen für neue LLM-Architekturen.
  • Implementiere Attention-Varianten, MoE-Routing-Verfahren und weitere Architekturen im Compiler.
  • Erweitere die IR, Operationen und Lowering-Pässe, damit neue Architekturbausteine präzise dargestellt werden.
  • Sorge dafür, dass die Testabdeckung mit der Weiterentwicklung des Compilers Schritt hält.
  • Bilde Quantisierungsschemata und Zahlenformate ab und bewahre dabei die Modellgenauigkeit.
  • Verfolge Entwicklungen bei LLM-Architekturen und schlage Prioritäten für die künftige Compiler-Unterstützung vor.
  • Übergib die abgesenkten Programme an Compiler-Engineers im Backend, damit sie der Hardware zugeordnet werden.
  • Arbeite mit dem LLM-Serving-Engineer zusammen, um Modelle von der Compiler-Unterstützung in den Serving-Betrieb zu überführen.
  • Validiere die Inbetriebnahme des Compilers mit Simulatoren und FPGA-Prototypen, bevor Silizium verfügbar ist.

Anforderungen

  • Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Compiler-Pässen.
  • Gute Kenntnisse der PyTorch-Interna, idealerweise einschließlich TorchDynamo, FX und torch.export.
  • Anwendungskenntnisse moderner LLM-Architekturen, darunter Attention-Mechanismen, MoE-Routing und Quantisierungsschemata.
  • Sicherheit darin, Compiler-Infrastruktur in einer neuen Codebasis zu entwerfen und eine bestehende zu erweitern.
  • Sicherheit bei der Entwicklung von Software für sich weiterentwickelnde Hardware, von der Simulation bis zur Inbetriebnahme.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse.
  • Kenntnisse in C++ oder Rust.
  • Erfahrung mit IREE, XLA oder TVM ist von Vorteil.
  • Kenntnisse in JAX oder ONNX sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Aufteilung von Modellen auf mehrere Geräte mithilfe von Tensor-, Pipeline- oder Expertenparallelisierung ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Hardware-Software-Co-Design ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit nicht standardmäßigen oder In-Memory-Hardwarezielen ist von Vorteil.
  • Beiträge zu Open-Source-Projekten im Bereich Compiler oder ML-Infrastruktur sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Forschungsnahes Arbeitsumfeld mit der Möglichkeit, im Namen von Normal Computing zu publizieren.
  • Arbeit mit Hardware vor der Fertigung auf Simulatoren und FPGA-Prototypen.
  • Inklusiver Arbeitsplatz mit dem Bekenntnis zu Chancengleichheit im Beruf.
  • Angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen sind verfügbar.

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