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Tether.to
Tether.to
11 – 50 Mitarbeitende
FinanzenFintechKrypto
Tether.to ist ein Unternehmen für digitale Vermögenswerte, das sich auf Stablecoin-Infrastruktur und blockchainbasierte Zahlungen konzentriert. Die Tether-Token des Unternehmens sind darauf ausgelegt, einen Wert von 1:1 zu den entsprechenden Fiatwährungen zu halten, und können über mehrere Blockchains übertragen werden, wodurch digitale Transaktionen und grenzüberschreitende Zahlungen unterstützt werden. Das Unternehmen veröffentlicht außerdem Informationen zu seinen Vermögenswerten und Reserven und entwickelt Bildungsinitiativen, die das Verständnis und die Nutzung digitaler Vermögenswerte fördern sollen, unter anderem im Nahen Osten, in der Türkei und auf den Philippinen. Mit seiner Tätigkeit in den Bereichen Krypto, Fintech und Finanzwesen trägt Tether.to zur Entwicklung alternativer Finanzinfrastrukturen und von Anwendungen für digitale Währungen mit stabilem Wert bei.
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Stellen im Unternehmen

KI-Forschungsingenieur – Kernel- und Inferenzoptimierung, Europa (Remote)

Optimiere GPU-Kernel, Model Serving und Inferenzsysteme für Tethers blockchainbasierte Plattform für digitale Finanzen. Verbessere Latenz, Durchsatz und Speichereffizienz auf mobilen und Edge-Geräten.

EUEuropäische UnionRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur
Flash

Beschreibung

  • Entwickle und implementiere Architekturen für das Model Serving, die den Durchsatz maximieren, die Latenz minimieren und den Speicher effizient nutzen.
  • Verbessere die Inferenzleistung auf ressourcenbeschränkten Geräten und Edge-Plattformen.
  • Lege Leistungsziele für Latenz, Token-Antwortzeiten und Speicherbedarf fest.
  • Entwickle, führe aus und überwache kontrollierte Inferenztests in simulierten und produktiven Umgebungen.
  • Überwache Leistungskennzahlen für Latenz, Durchsatz, Speichernutzung und Fehlerrate.
  • Dokumentiere iterative Ergebnisse und vergleiche sie mit etablierten plattformübergreifenden Benchmarks.
  • Entwickle Testdatensätze und Simulationsszenarien für Einsatzbedingungen mit begrenzten Ressourcen.
  • Bewerte die Recheneffizienz und identifiziere Engpässe in Serving-Pipelines.
  • Optimiere Batching, Netzwerkverzögerungen, Speichernutzung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
  • Arbeite mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um optimierte Serving- und Inferenz-Frameworks in produktive Edge- und On-Device-Pipelines zu integrieren.
  • Definiere Erfolgskennzahlen, überwache die Leistung kontinuierlich und verbessere Lösungen iterativ.

Anforderungen

  • Abschluss in Informatik oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Eine Promotion in NLP, maschinellem Lernen oder einem verwandten Fachgebiet ist bevorzugt.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Erforschung und Entwicklung von KI, einschließlich starker Veröffentlichungen auf A*-Konferenzen.
  • Gute Kenntnisse der Metal Shading Language (MSL).
  • Fähigkeit, benutzerdefinierte Compute-Shader von Grund auf zu entwickeln.
  • Erfahrung mit der Optimierung von Low-Level-Kerneln und Inferenz auf Mobilgeräten.
  • Nachweisbare Verbesserungen bei Inferenzlatenz, Durchsatz und Speicherbedarf für domänenspezifische Anwendungen.
  • Fortgeschrittenes Verständnis moderner Architekturen für Model Serving und Methoden zur Inferenzoptimierung.
  • Ausgeprägte Erfahrung im Schreiben von GPU-Kerneln für Smartphones und andere mobile Geräte.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse von Model-Serving-Frameworks und Inferenz-Engines.
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung durchgängiger Inferenz-Pipelines auf ressourcenbeschränkten Geräten.
  • Fähigkeit, empirische Forschung auf Serving-Herausforderungen mit Latenz, Rechenengpässen und Speicherbegrenzungen anzuwenden.
  • Kompetenz im Entwurf von Evaluierungs-Frameworks und in der iterativen Weiterentwicklung von Optimierungsansätzen.
  • Erfahrung mit verteilten Inferenzsystemen, einschließlich Tensor-, Pipeline- und Expertenparallelismus.
  • Fortgeschrittenes Verständnis der Mathematik und Architektur von Diffusionsmodellen und Vision Transformern.
  • Kenntnisse in Pruning, Quantisierung, Flash Attention, KV-Cache und spekulativem Decoding mit Eagle.

Zusatzleistungen

  • Arbeite remote von überall auf der Welt.
  • Arbeite mit einem internationalen Team zusammen.
  • Trage zu Produkten in den Bereichen Fintech, Blockchain, künstliche Intelligenz und digitale Finanzen bei.

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