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1 – 10 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing
adaption entwickelt adaptive KI-Systeme und Werkzeuge, die darauf ausgelegt sind, intelligente Funktionen auf einzelne Nutzer, Sprachen, Branchen und spezielle Anwendungsfälle zuzuschneiden. Die Arbeit des Unternehmens umfasst Adaptive Data, Adaptive Intelligence und Adaptive Interfaces – Ansätze, die Modellen helfen, sich kontinuierlich anzupassen und reaktionsfähigere Nutzererlebnisse zu ermöglichen, ohne in gleichem Maß auf manuelle Eingabeaufforderungen oder ein einzelnes monolithisches Modell angewiesen zu sein. Die Technologie des Unternehmens ist für Organisationen relevant, die praktische KI-Anwendungen unter anderem in den Bereichen Beratung, Logistik und Marketing erkunden.
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Stellen im Unternehmen

Inference Engineer – Adaption (Hybrid, Bay Area)

Optimiere die Inference-Infrastruktur bei Adaption, einem KI-Unternehmen, das adaptive Intelligenzsysteme entwickelt, für Durchsatz, Kosten und Latenz. Verbessere das Modell-Serving über GPUs, Inference-Engines und Produktions-Workloads hinweg.

USVereinigte StaatenCAKalifornienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur
C++PythonRust

Beschreibung

  • Verantwortung für Kosten und Leistung des Inference-Stacks übernehmen.
  • Durch KV-Cache-Management, kontinuierliches Batching, spekulatives Decoding und Quantisierung den Durchsatz erhöhen sowie Kosten und Tail-Latenz senken.
  • Prefill- und Decode-Workloads mit langen Kontexten anhand realer Produktionslast optimieren.
  • Das Routing zwischen interner Infrastruktur und externen Anbietern abhängig von Kosten, Kapazität und Leistung anpassen.
  • Serving-Engines wie vLLM, SGLang und TensorRT-LLM einsetzen und bei Bedarf unterhalb des Frameworks arbeiten.
  • Profiling- und Messsysteme entwickeln, um Zeit-, Speicher- und Rechenverbrauch zu ermitteln.
  • Eng mit den für die Serving-Flotte verantwortlichen Ingenieurinnen und Ingenieuren zusammenarbeiten.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit ML-Systemen, Inference-Infrastruktur oder Performance Engineering sowie messbare Verbesserungen bei Kosten oder Latenz mitbringen.
  • Tiefgehende Kenntnisse im Model-Serving nachweisen, einschließlich Prefill und Decode, Speicherbandbreite, Batching und Nebenläufigkeit.
  • Produktionserfahrung mit Serving-Engines wie vLLM, SGLang oder TensorRT-LLM haben.
  • Python sicher beherrschen und in C++, Rust oder einer anderen Systemprogrammiersprache versiert sein.
  • GPU-Performance-Themen wie CUDA, NCCL, Mixed Precision, Speicherlayout, Kernel oder Quantisierung verstehen.
  • Bereit sein, im Rahmen eines hybriden Arbeitsmodells vor Ort in der Bay Area zu arbeiten.

Zusatzleistungen

  • Vor-Ort-Zusammenarbeit in der Bay Area mit einem verteilten, global ausgerichteten Team und Team-Offsites verbinden.
  • Ein jährliches Adaption-Passport-Reisebudget erhalten, um ein Land zu erkunden, das du zuvor noch nicht besucht hast.
  • Eine wöchentliche Pauschale für bestellte Mahlzeiten oder Lebensmittellieferungen erhalten.
  • Umfassenden Krankenversicherungsschutz und großzügige bezahlte Freistellung nutzen.

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