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Cerebras
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501 – 1000 Empleados
HardwareInteligencia artificialSaaS
Cerebras desarrolla hardware de IA a escala de oblea y software integrado para el entrenamiento y la inferencia de modelos de alto rendimiento. Su Wafer-Scale Engine impulsa el sistema CS-3 y Cerebras Inference Cloud, que admite flujos de trabajo compatibles con la API de OpenAI y la implementación en entornos locales, en la nube y en el borde. La plataforma de la empresa está diseñada para aplicaciones como el servicio de modelos, el ajuste fino, el preentrenamiento, los agentes de IA en tiempo real, la genómica, el descubrimiento de fármacos, la ciberseguridad y la búsqueda empresarial. Cerebras reúne chips, sistemas y software especializados para organizaciones que desarrollan y operan cargas de trabajo exigentes de inteligencia artificial, con un equipo de entre 501 y 1.000 empleados.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de Runtime y Kernels de ML, Core ML

Desarrolla runtimes y kernels de alto rendimiento que conviertan la investigación de Core ML en software de producción. Crea y optimiza software para la plataforma de IA a escala de oblea de Cerebras y sus sistemas de aprendizaje automático.

USEstados UnidosCACaliforniaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero
C++EnsambladorPythonPyTorch

Descripción

  • Diseñar e implementar componentes de runtime y kernels de alto rendimiento para nuevos algoritmos de Core ML
  • Convertir prototipos de investigación en implementaciones eficientes para la plataforma de Cerebras, incluidas versiones de referencia y comparaciones con GPU cuando resulte útil
  • Analizar y resolver problemas de rendimiento en frameworks de ML, compiladores, runtimes, sistemas de comunicación y kernels
  • Optimizar el cálculo, las transferencias de memoria, la comunicación y la concurrencia para el entrenamiento a gran escala y la inferencia de baja latencia
  • Crear benchmarks, instrumentación y pruebas automatizadas de funcionalidad, rendimiento y precisión numérica
  • Colaborar estrechamente con investigadores de Core ML y con ingenieros de compiladores, runtimes, kernels e inferencia
  • Contribuir a las decisiones sobre la arquitectura y la hoja de ruta del software identificando limitaciones recurrentes y oportunidades para mejorar la plataforma

Requisitos

  • Grado, máster, doctorado o experiencia práctica equivalente en informática, ingeniería informática, ingeniería eléctrica o una disciplina relacionada
  • Experiencia en la creación de software de sistemas de alto rendimiento, sistemas de aprendizaje automático, runtimes, compiladores o kernels computacionales
  • Sólidos conocimientos de programación en C++ y Python
  • Conocimientos sólidos de programación paralela, gestión de memoria, concurrencia, estructuras de datos y optimización del rendimiento
  • Capacidad demostrada para depurar y analizar software complejo en varias capas del sistema
  • Familiaridad con arquitecturas y frameworks modernos de aprendizaje automático, como PyTorch o JAX
  • Capacidad para colaborar eficazmente con investigadores y convertir necesidades algorítmicas cambiantes en software fiable
  • Se valorará: experiencia con CUDA, Triton, ensamblador de bajo nivel, programación de aceleradores o un lenguaje específico de dominio similar a C
  • Se valorará: experiencia con componentes internos de compiladores, runtimes distribuidos, interfaces de hardware personalizado o sistemas de computación de alto rendimiento
  • Se valorará: comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y de los sistemas de ML
  • Se valorará: familiaridad con el entrenamiento o la inferencia de LLM, incluida la atención, la gestión de la caché KV, la generación paralela o la ejecución distribuida
  • Se valorará: experiencia desarrollando software en un entorno de investigación industrial o académico
  • Se valorará: contribuciones a sistemas de código abierto importantes, frameworks de aprendizaje automático, compiladores o bibliotecas de kernels

Beneficios

  • Ayuda a crear una plataforma de IA diseñada para superar las limitaciones de las GPU tradicionales
  • Oportunidades para publicar y desarrollar como código abierto investigaciones avanzadas en IA
  • Trabaja con uno de los superordenadores de IA más rápidos del mundo
  • Energía de startup combinada con estabilidad laboral
  • Una cultura directa y no corporativa que respeta las creencias individuales
  • Un entorno de trabajo igualitario y diverso
  • Oportunidades continuas de aprendizaje, desarrollo y apoyo

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