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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 Machine Learning, Puesta en Marcha de Modelos

Integra modelos transformer en hardware acelerador de IA de Cerebras y optimiza su rendimiento de inferencia. Desarrolla rutas del compilador MLIR mientras mejora la corrección, la latencia, el rendimiento y la eficiencia de memoria de los modelos.

INIndiaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
C++PythonPyTorch

Descripción

  • Lleva nuevos modelos a producción mediante el análisis de arquitecturas, la conversión de pesos, la implementación de rutas de ejecución y la validación de resultados frente a implementaciones de referencia.
  • Reduce modelos para el hardware de Cerebras mediante dialectos MLIR, transformaciones de grafos, pasadas de lowering y mapeos específicos del hardware.
  • Da soporte a la atención, la multiplicación de matrices, la normalización, las incrustaciones posicionales y otros operadores mediante el desarrollo de compiladores y kernels.
  • Optimiza la fusión de operadores, las disposiciones de tensores, el tiling, la asignación de memoria, el movimiento de datos y la ejecución paralela.
  • Mejora el rendimiento de prefill y decode ajustando la gestión de la caché KV, el batching y la cuantización para lograr una menor latencia, mayor rendimiento y menor uso de memoria.
  • Analiza discrepancias numéricas y evalúa cómo los cambios de precisión y las optimizaciones del compilador afectan a la exactitud.
  • Utiliza perfiladores, trazas de ejecución y contadores de hardware para localizar cuellos de botella de cómputo, memoria, comunicación y tiempo de ejecución.
  • Colabora con los equipos de hardware, compilador, kernels y runtime para ofrecer soporte fiable de modelos y benchmarks de rendimiento reproducibles.

Requisitos

  • Dominio de la programación en C++ y Python.
  • Experiencia práctica poniendo en marcha y depurando modelos de machine learning en PyTorch o un framework comparable.
  • Experiencia práctica con MLIR, incluidos dialectos, patrones de reescritura, pasadas de transformación y pipelines de lowering.
  • Conocimientos fundamentales de compiladores, incluidas representaciones intermedias, análisis de flujo de datos y generación de código.
  • Comprensión de arquitecturas transformer, mecanismos de atención, operaciones tensoriales y precisión numérica.
  • Experiencia perfilando y optimizando cargas de trabajo en GPU u otros aceleradores de IA.
  • Capacidad para diagnosticar problemas de corrección y rendimiento en el código del modelo, la salida del compilador, los kernels y la ejecución del runtime.
  • Experiencia con la inferencia de modelos de lenguaje de gran escala, incluidos GQA, atención de ventana deslizante, mixture-of-experts, caché KV y decodificación especulativa.
  • Experiencia con FP16, BF16, FP8 o cuantización de pocos bits, así como con sus compromisos entre exactitud y rendimiento.
  • Experiencia desarrollando kernels para aceleradores o backends de compilador específicos del hardware.
  • Familiaridad con la ejecución distribuida, el paralelismo de modelos y las jerarquías de memoria de aceleradores.
  • Contribuciones a MLIR, LLVM, frameworks de inferencia u otros proyectos open source relacionados.

Beneficios

  • Empleo estable en un entorno con ritmo de startup.
  • Oportunidades para publicar y desarrollar como código abierto investigaciones avanzadas de IA.
  • Trabajar con uno de los superordenadores de IA más rápidos del mundo.
  • Una cultura directa y no corporativa que respeta las creencias individuales.
  • Aprendizaje continuo, crecimiento profesional y apoyo.
  • Un lugar de trabajo equitativo y diverso.

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