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Designworks Talent LLC
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B2BReclutamientoTecnología de RR. HH.
Designworks Talent LLC es una empresa de selección y asesoramiento de talento que presta servicios a startups de alto crecimiento y empresas globales. Fundada en 2009, combina reclutadores experimentados con herramientas basadas en inteligencia artificial para facilitar procesos de contratación más rápidos y específicos. Su trabajo abarca búsquedas integrales, selección para proyectos y modelos flexibles bajo demanda, además de estrategias de contratación escalables, operaciones de selección, liderazgo de adquisición de talento empresarial, búsqueda basada en datos y experiencia de los candidatos. El enfoque del equipo está diseñado para ofrecer a las organizaciones un apoyo adaptable a medida que evolucionan sus necesidades de contratación.
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Empleos de la empresa

Investigador de IA aplicada: infraestructura e inferencia

Lidera la investigación aplicada sobre infraestructura de IA, sistemas de inferencia y estrategia de aceleradores. Influye en decisiones de ingeniería, producto, finanzas y comerciales para cargas de trabajo de IA escalables.

USEstados UnidosWAWashingtonHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de investigación en IAIngeniero de aprendizaje automático

Descripción

  • Definir la dirección a largo plazo de la empresa para la infraestructura de centros de datos
  • Supervisar las hojas de ruta de proveedores e hiperescaladores, la investigación, la actividad de organismos de normalización y la evolución de startups y empresas de capital riesgo en materia de energía, refrigeración, construcción, diseño de racks y salas, selección de emplazamientos, regulación y economía de la infraestructura
  • Desarrollar y validar las posiciones de producto e ingeniería sobre qué construir, comprar o impulsar mediante alianzas
  • Evaluar las posiciones tecnológicas frente a las limitaciones de coste, plazos e infraestructura física
  • Mantener el modelo técnico de referencia para las salas de clientes en distintas generaciones de GPU, cubriendo densidad, envolventes de potencia, topologías de refrigeración y capacidad del emplazamiento
  • Visitar centros de datos operativos y potenciales
  • Definir modelos de costes para finanzas, precios y ventas, incluidos el coste por rack, megavatio y hora de GPU
  • Apoyar a los equipos de ventas y entrega en conversaciones técnicamente complejas con clientes y socios
  • Asesorar a los equipos de producto y salida al mercado sobre capacidades realistas y plazos de entrega
  • Realizar diligencia técnica sobre socios de infraestructura, proveedores de colocation, diseños de referencia de proveedores y posibles adquisiciones complementarias
  • Validar estrategias de energía que cubran la disponibilidad de interconexiones, la posición en las colas, las estructuras de servicios públicos y PPA, la generación in situ, los equipos de larga entrega, la selección del emplazamiento y la secuencia de construcción
  • Colaborar con los equipos de ingeniería, producto, infraestructura, finanzas y áreas comerciales como colaborador individual sénior

Requisitos

  • Experiencia práctica considerable con modelos modernos de IA
  • Sólida experiencia en inferencia, más allá del entrenamiento de modelos
  • Dominio operativo de uno o más ecosistemas de aceleradores
  • Experiencia práctica a nivel de compilador, kernel o runtime, utilizando tecnologías como CUDA, Triton, ROCm/HIP, XLA o similares
  • Dominio operativo de varios ecosistemas de silicio
  • Amplia experiencia con IA, aprendizaje automático o tecnologías de modelos de IA
  • Sólido conocimiento de las arquitecturas de modelos de IA y los procesos de desarrollo
  • Capacidad para evaluar las implicaciones de investigación e ingeniería de las tecnologías de IA emergentes
  • Experiencia con una o más categorías principales de modelos, incluidos modelos de lenguaje, visión, audio o multimodales
  • Experiencia práctica en inferencia, incluidos serving, optimización y reducción de latencia y costes manteniendo la calidad
  • Conocimientos prácticos de una pila moderna de serving, como vLLM, SGLang, TensorRT-LLM o equivalente
  • Experiencia en producción con técnicas de cuantización, batching y KV-cache
  • Capacidad para analizar cuantitativamente los costes de serving y crear modelos que resistan la revisión financiera y comercial
  • Se requiere autorización para trabajar en Estados Unidos
  • Actualmente no se ofrece patrocinio de visado
  • La elegibilidad puede requerir controles de exportación de Estados Unidos y, cuando corresponda, la obtención de licencias
  • Disponibilidad y capacidad para viajar internacionalmente según sea necesario, hasta un 25%
  • Se valorará familiaridad con laboratorios de vanguardia, proveedores de modelos con pesos abiertos, startups de serving e inferencia, fabricantes de silicio y grupos de investigación relevantes
  • Se valorará experiencia en investigación aplicada utilizando fuentes primarias, artículos, fichas de modelos, hojas de ruta de proveedores o benchmarks para desarrollar posiciones defendibles bajo incertidumbre
  • Se valorará capacidad para comunicar resultados de investigación a equipos de ingeniería, producto, salida al mercado y finanzas
  • Se valorará experiencia en varios proyectos de construcción de centros de datos y diseños de referencia de proveedores
  • Se valorará experiencia con refrigeración líquida o despliegues de racks de alta densidad superiores a 100 kW
  • Se valorará experiencia en la puesta en servicio, la planificación de capacidad o la entrega de nuevas salas de centros de datos
  • Se valorarán publicaciones, patentes, participación en organismos de normalización o una presencia externa visible en infraestructura
  • Un doctorado en un campo relevante es una posible vía, pero no es obligatorio

Beneficios

  • Aproximadamente tres días por semana trabajando desde la oficina
  • Puede ser necesario viajar internacionalmente a centros de datos y instalaciones de colocation, hasta un 25%
  • Trabajo técnico de gran impacto con influencia directa en la estrategia de infraestructura de IA
  • Amplia responsabilidad y autonomía, con acceso directo al liderazgo técnico sénior
  • Exposición interfuncional a modelos de IA, inferencia, aceleradores, sistemas de software, redes, infraestructura y economía
  • Retos técnicos avanzados relacionados con inferencia multiacelerador, enrutamiento inteligente, optimización del rendimiento, economía de tokens y tecnologías de compiladores, kernels y runtimes
  • Investigación con aplicaciones directas a la ingeniería, el producto, la estrategia comercial y las decisiones de inversión
  • Entorno ágil y sénior con colaboradores técnicos experimentados

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