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Normal Computing
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de frontend de compiladores, arquitecturas LLM

Amplía el soporte del compilador para arquitecturas LLM emergentes, desde variantes de atención y enrutamiento MoE hasta cuantización y formatos numéricos. Valida la puesta en marcha de modelos en simuladores y prototipos FPGA para el hardware de IA en memoria de Normal Computing.

USEstados UnidosCACaliforniaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de frontendIngeniero de software
C++PythonPyTorchRust

Descripción

  • Amplía el soporte del frontend y del nivel intermedio del compilador para arquitecturas LLM emergentes.
  • Implementa variantes de atención, esquemas de enrutamiento MoE y otras arquitecturas en el compilador.
  • Amplía la IR, las operaciones y las pasadas de lowering para representar con precisión nuevas primitivas arquitectónicas.
  • Mantén la cobertura de pruebas a medida que evoluciona el compilador.
  • Representa esquemas de cuantización y formatos numéricos preservando la precisión del modelo.
  • Sigue los avances en arquitecturas LLM y recomienda prioridades para el futuro soporte del compilador.
  • Entrega los programas tras el lowering a los ingenieros de compiladores de backend para su mapeo al hardware.
  • Colabora con el ingeniero de serving de LLM para llevar los modelos del soporte del compilador a serving.
  • Valida la puesta en marcha del compilador con simuladores y prototipos FPGA antes de que haya silicio disponible.

Requisitos

  • Experiencia práctica en el desarrollo y lanzamiento de pasadas de compilador para ML.
  • Gran familiaridad con los componentes internos de PyTorch, idealmente incluidos TorchDynamo, FX y torch.export.
  • Conocimientos prácticos de arquitecturas LLM modernas, incluidos mecanismos de atención, enrutamiento MoE y esquemas de cuantización.
  • Comodidad diseñando infraestructura de compiladores en una base de código nueva y ampliando una ya establecida.
  • Comodidad creando software para hardware en evolución, desde la simulación hasta la puesta en marcha.
  • Dominio de Python.
  • Familiaridad con C++ o Rust.
  • Se valora la experiencia con IREE, XLA o TVM.
  • Se valora la familiaridad con JAX u ONNX.
  • Se valora la experiencia distribuyendo modelos entre dispositivos mediante paralelismo tensorial, de canalización o de expertos.
  • Se valora la experiencia en codesarrollo de hardware y software.
  • Se valora la experiencia con objetivos de hardware no convencionales o de computación en memoria.
  • Se valoran las contribuciones a proyectos de código abierto de compiladores o infraestructura de ML.

Beneficios

  • Trabajo cercano a la investigación, con la oportunidad de publicar en nombre de Normal Computing.
  • Trabajo con hardware anterior a la fabricación de silicio mediante simuladores y prototipos FPGA.
  • Entorno laboral inclusivo con compromiso de igualdad de oportunidades en el empleo.
  • Se ofrecen adaptaciones razonables a personas con discapacidad.

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