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Cerebras
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501 – 1.000 Mitarbeitende
HardwareKünstliche IntelligenzSaaS
Cerebras entwickelt KI-Hardware im Wafer-Maßstab und integrierte Software für das leistungsstarke Training und die Inferenz von Modellen. Die Wafer-Scale Engine bildet das Herzstück des CS-3-Systems und der Cerebras Inference Cloud, die mit der OpenAI-API kompatible Workflows sowie die Bereitstellung in On-Premises-, Cloud- und Edge-Umgebungen unterstützt. Die Plattform ist für Anwendungen wie das Bereitstellen von Modellen, Fine-Tuning, Pre-Training, KI-Agenten in Echtzeit, Genomik, Wirkstoffforschung, Cybersicherheit und die Unternehmenssuche konzipiert. Cerebras vereint spezialisierte Chips, Systeme und Software für Organisationen, die anspruchsvolle Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickeln und betreiben, und beschäftigt 501–1.000 Mitarbeitende.
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Stellen im Unternehmen

Ingenieur für ML-Algorithmus-Mapping und Performance, Core ML

Ordnen Sie Algorithmen für das Training und die Inferenz maschinellen Lernens der Cerebras-Chiparchitektur zu. Modellieren Sie Performance-Engpässe, benchmarken Sie Systeme und gestalten Sie die gemeinsame Entwicklung von Hardware und Software mit.

USVereinigte StaatenCAKalifornienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur
C++PythonPyTorch

Beschreibung

  • Entwickeln Sie analytische und empirische Performance-Modelle für fortschrittliche ML-Trainings- und Inferenzalgorithmen
  • Bewerten Sie asymptotisches Verhalten und algorithmische Zielkonflikte in Bezug auf Modellgröße, Sequenzlänge, Batchgröße, Parallelität und Hardwareskalierung
  • Entwickeln Sie Pareto-Fronten für Modellqualität, Latenz, Durchsatz, Speicherbedarf, Kommunikation und Rechenkosten
  • Erstellen Sie Prototypimplementierungen und Benchmarks für den Cerebras WSE sowie relevante GPU- und Software-Baselines
  • Untersuchen Sie das Systemverhalten, um Engpässe in Kernels, Compilern, Laufzeitumgebungen, Kommunikation und Algorithmen zu lokalisieren
  • Bewerten Sie neue Methoden wie parallele Tokenerzeugung, Diffusions- und spekulatives Decoding, Attention, Sparsity, Mixture-of-Experts, Berechnungen mit niedriger Präzision und verteiltes Training
  • Arbeiten Sie mit den Teams für Forschung, Kernel, Compiler, Laufzeit, Inferenz und Architektur an Implementierungs- und Co-Design-Prioritäten zusammen
  • Erstellen Sie Werkzeuge und Visualisierungen zur Prognose der Performance, Analyse von Messungen und zum Vergleich von Designentscheidungen
  • Präsentieren Sie Schlussfolgerungen, Annahmen, Einschränkungen und Empfehlungen in technischen Berichten, Präsentationen und Design-Reviews
  • Gestalten Sie Forschungsprioritäten, Implementierungsentscheidungen sowie künftige Hardware- und Softwarefähigkeiten von Core ML mit

Anforderungen

  • Bachelor-, Master- oder Doktorgrad oder gleichwertige praktische Erfahrung in Informatik, Computertechnik, Elektrotechnik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Fundierte Kenntnisse in Computerarchitektur, paralleler Datenverarbeitung und System-Performance
  • Solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und von ML-Systemen
  • Erfahrung mit analytischer Performance-Modellierung, Analyse algorithmischer Komplexität, Benchmarking oder Systemsimulation
  • Nachgewiesene analytische Fähigkeiten sowie ausgeprägte Problemlösungskompetenz
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und praktische Kenntnisse in C++
  • Erfahrung mit dem Profiling und Debugging der Performance von ML-, HPC-, CPU-, GPU- oder beschleunigerbasierten Systemen
  • Fähigkeit, mathematische Analysen, experimentelle Validierung und praxisnahe technische Empfehlungen zu verbinden
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Roofline-Analysen, CPU- oder GPU-Simulatoren, Kernel-Optimierung oder Hardware-Software-Co-Design
  • Von Vorteil: Kenntnisse in CUDA, Triton, PyTorch, JAX oder Open-Source-Systemen für das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle
  • Von Vorteil: Kenntnisse über Transformer-Interna, Attention-Varianten, KV-Cache-Strategien, Modellparallelität, Sparsity, Quantisierung und parallele Generierung
  • Von Vorteil: Forschungspublikationen, Patente oder umfangreiche Open-Source-Beiträge in ML-Systemen, Computerarchitektur oder Recheneffizienz
  • Von Vorteil: Erfahrung bei der Bewertung technologischer Entscheidungen für künftige Hardware- oder Softwarearchitekturen

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur Veröffentlichung und als Open Source Bereitstellung fortschrittlicher KI-Forschung
  • Arbeiten Sie mit einem der schnellsten KI-Supercomputer der Welt
  • Startup-Energie verbunden mit Arbeitsplatzsicherheit
  • Direkte, nicht-korporative Kultur, die individuelle Überzeugungen respektiert
  • Laufende Möglichkeiten für Lernen, Weiterentwicklung und Unterstützung
  • Engagement für einen gleichberechtigten und vielfältigen Arbeitsplatz

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