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Cerebras
Cerebras
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 Mapeo de Algoritmos de ML y Rendimiento, ML Core

Mapear algoritmos de entrenamiento e inferencia de aprendizaje automático a la arquitectura de chips de IA de Cerebras. Modelar cuellos de botella de rendimiento, comparar sistemas e informar el codesarrollo de hardware y software.

USEstados UnidosCACaliforniaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero
C++PythonPyTorch

Descripción

  • Construir modelos analíticos y empíricos de rendimiento para algoritmos avanzados de entrenamiento e inferencia de ML
  • Evaluar el comportamiento asintótico y las compensaciones algorítmicas según el tamaño del modelo, la longitud de la secuencia, el tamaño del lote, el paralelismo y la escala del hardware
  • Desarrollar fronteras de Pareto que abarquen la calidad del modelo, la latencia, el rendimiento, la huella de memoria, la comunicación y el coste computacional
  • Crear implementaciones prototipo y pruebas de rendimiento para el Cerebras WSE junto con referencias relevantes de GPU y software
  • Investigar el comportamiento del sistema para localizar cuellos de botella en kernels, compiladores, tiempos de ejecución, comunicación y algoritmos
  • Evaluar métodos emergentes como la generación paralela de tokens, la decodificación por difusión y especulativa, la atención, la dispersión, las arquitecturas de mezcla de expertos, el cálculo de baja precisión y el entrenamiento distribuido
  • Colaborar con los equipos de investigación, kernels, compiladores, tiempos de ejecución, inferencia y arquitectura en las prioridades de implementación y codesarrollo
  • Crear herramientas y visualizaciones para proyectar el rendimiento, analizar mediciones y comparar compensaciones de diseño
  • Presentar conclusiones, supuestos, limitaciones y recomendaciones mediante informes técnicos, presentaciones y revisiones de diseño
  • Definir las prioridades de investigación de Core ML, las decisiones de implementación y las futuras capacidades de hardware y software

Requisitos

  • Título de grado, máster, doctorado o experiencia práctica equivalente en informática, ingeniería informática, ingeniería eléctrica, matemáticas o una disciplina relacionada
  • Sólidos conocimientos de arquitectura informática, computación paralela y rendimiento de sistemas
  • Comprensión sólida de los fundamentos del aprendizaje automático y de los sistemas de ML
  • Experiencia en modelado analítico del rendimiento, análisis de complejidad algorítmica, pruebas comparativas o simulación de sistemas
  • Capacidad demostrada de razonamiento analítico y resolución de problemas
  • Dominio de Python y conocimientos prácticos de C++
  • Experiencia perfilando y depurando el rendimiento en sistemas de ML, HPC, CPU, GPU o basados en aceleradores
  • Capacidad para conectar el análisis matemático, la validación experimental y las recomendaciones prácticas de ingeniería
  • Se valorará la experiencia con análisis roofline, simuladores de CPU o GPU, optimización de kernels o codesarrollo de hardware y software
  • Se valorará la familiaridad con CUDA, Triton, PyTorch, JAX o sistemas de entrenamiento e inferencia de LLM de código abierto
  • Se valorarán conocimientos sobre el funcionamiento interno de los transformadores, variantes de atención, estrategias de caché KV, paralelismo de modelos, dispersión, cuantización y generación paralela
  • Se valorarán publicaciones de investigación, patentes o contribuciones sustanciales de código abierto en sistemas de ML, arquitectura informática o eficiencia computacional
  • Se valorará la experiencia evaluando decisiones tecnológicas para futuras arquitecturas de hardware o software

Beneficios

  • Oportunidades para publicar y desarrollar como código abierto investigaciones avanzadas de IA
  • Trabajar con uno de los superordenadores de IA más rápidos del mundo
  • Energía de una startup combinada con estabilidad laboral
  • Cultura directa y no corporativa que respeta las creencias individuales
  • Oportunidades continuas de aprendizaje, desarrollo y apoyo
  • Compromiso con un lugar de trabajo igualitario y diverso

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