Xora Innovation ist eine Venture-Capital-Gesellschaft, die Deep-Tech-Unternehmer unterstützt, die wichtige Branchen neu gestalten möchten. Ihre Investitionen konzentrieren sich auf drei Bereiche: Computertechnik und Kommunikation, Klima und Energie sowie den Einsatz von KI in der Industrie. Xora unterstützt Unternehmen, die Technologien für die Infrastruktur der Zukunft entwickeln.
Leitung Speicherarchitektur bei Xora Innovation
Leiten Sie die Entwicklung einer speziell für agentische KI-Inferenz und Rechenzentren ausgelegten Speicherarchitektur. Optimieren Sie Speichersysteme, Workloads und PPAC-Zielkonflikte auf dem Weg zur Kommerzialisierung des Produkts.
Beschreibung
- Leiten Sie die Architektur eines speziell für KI-Inferenz entwickelten Speichers.
- Entwerfen, modellieren und optimieren Sie Speicher-Subsysteme für eine neue Speicherkategorie und ein neues Produkt.
- Stimmen Sie Speicherbedarf, Bandbreite, Latenz, Energieeffizienz, Dichte, Siliziumfläche und Kosten pro Bit aufeinander ab.
- Entwerfen Sie Speicher-Vaults und -Hierarchien, On-Chip-Verbindungen, Leseverstärker und Adressübersetzung.
- Analysieren Sie agentische KI-Inferenzanwendungen, Software, Modelle und fortschrittliche SoCs für Rechenzentrums-Workloads.
- Vergleichen Sie fortschrittliche KI-Inferenz-SoC-Architekturen und Workload-Management mit konkurrierenden Speicherarchitekturen und -geräten.
- Wenden Sie Ihre Kenntnisse zu Kernmaterialien und Bauelementtechnologie auf neuartige Bitzellen- und Bauelementarchitekturen an.
- Arbeiten Sie mit SoC-Architekten, NPI-Teams sowie Siliziumdesign- und Technologieteams zusammen, um die Markteinführung des Produkts zu beschleunigen.
- Vermitteln Sie die Vorteile des Speicherangebots und fördern Sie das Verständnis dafür über Branchen- und Wissenschaftsnetzwerke.
Anforderungen
- Ein Masterabschluss oder eine Promotion in Informatik, Computertechnik oder Elektrotechnik ist erwünscht.
- Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Speicherarchitektur, vorzugsweise bei einem führenden Speicher-IDM.
- Fundierte Kenntnisse aktueller Speicherfragen und -herausforderungen, insbesondere im Bereich agentischer KI-Inferenz.
- Erfahrung mit Analysen und Modellierung von Leistung, Performance, Fläche und Kosten (PPAC).
- Ein breites Netzwerk relevanter Fachleute aus Industrie und Wissenschaft.