Ang Designworks Talent LLC ay isang kompanya ng recruitment at pagpapayo sa talento na nagsisilbi sa mga startup na mabilis ang paglago at mga pandaigdigang negosyo. Itinatag noong 2009, pinagsasama ng kompanya ang mga bihasang recruiter at mga kagamitang gumagamit ng AI upang suportahan ang mas mabilis at mas tiyak na pagkuha ng empleyado. Saklaw ng kanilang trabaho ang buong serbisyong paghahanap ng kandidato, recruitment na nakabatay sa proyekto, at mga flexible na modelong on-demand, pati na rin ang nasusukat na estratehiya sa pagkuha ng empleyado, mga operasyon sa recruitment, pamumuno sa talent acquisition ng negosyo, paghahanap ng kandidato na batay sa datos, at karanasan ng kandidato. Dinisenyo ang pamamaraan ng kanilang team upang magbigay ng nababagong suporta habang umuunlad ang mga pangangailangan sa pagkuha ng empleyado ng mga organisasyon.
Mananaliksik ng Inilapat na AI – Imprastraktura at Inferensiya
Pangasiwaan ang inilapat na pananaliksik sa imprastraktura ng AI, mga sistema ng inferensiya, at estratehiya sa accelerator. Hubugin ang mga desisyong pang-inhinyeriya, produkto, pananalapi, at komersyal para sa mga AI workload na maaaring palakihin.
Paglalarawan
- Tukuyin ang pangmatagalang direksiyon ng kumpanya para sa imprastraktura ng data center
- Subaybayan ang mga roadmap ng vendor at hyperscaler, pananaliksik, aktibidad sa pamantayan, at mga pag-unlad sa startup at venture sa power, cooling, konstruksiyon, disenyo ng rack at hall, pagpili ng lokasyon, regulasyon, at ekonomiks ng imprastraktura
- Bumuo at magpatunay ng mga posisyon sa produkto at inhinyeriya tungkol sa dapat itayo, bilhin, o isagawa sa pamamagitan ng mga pakikipagsosyo
- Suriin ang mga posisyon sa teknolohiya batay sa gastos, iskedyul, at mga limitasyon ng pisikal na imprastraktura
- Panatilihin ang teknikal na reference model para sa mga hall ng kliyente sa iba’t ibang henerasyon ng GPU, kabilang ang density, power envelope, topology ng cooling, at kapasidad ng site
- Bumisita sa mga operating at posibleng site ng data center
- Bumuo ng mga cost model para sa pananalapi, pagpepresyo, at sales, kabilang ang gastos bawat rack, megawatt, at GPU-hour
- Suportahan ang mga sales at delivery team sa mga teknikal na kumplikadong talakayan sa customer at partner
- Payoan ang mga product at go-to-market team tungkol sa mga kapani-paniwalang kakayahan at timeline ng delivery
- Magsagawa ng teknikal na due diligence sa mga infrastructure partner, colocation provider, vendor reference design, at posibleng tuck-in acquisition
- Patunayan ang mga power strategy na sumasaklaw sa availability ng interconnect, posisyon sa queue, mga estruktura ng utility at PPA, on-site generation, kagamitang matagal ang lead time, pagpili ng site, at pagkakasunod-sunod ng konstruksiyon
- Makipagtulungan sa mga team ng inhinyeriya, produkto, imprastraktura, pananalapi, at komersyal bilang senior individual contributor
Mga Kinakailangan
- Malawak na hands-on na karanasan sa mga modernong AI model
- Matibay na kadalubhasaan sa inferensiya, hindi lamang sa model training
- Kahusayan sa paggamit ng isa o higit pang accelerator ecosystem
- Hands-on na karanasan sa antas ng compiler, kernel, o runtime, gamit ang mga teknolohiyang gaya ng CUDA, Triton, ROCm/HIP, XLA, o katulad
- Kahusayan sa pagtatrabaho sa maraming silicon ecosystem
- Malawak na karanasan sa AI, machine learning, o mga teknolohiya ng AI model
- Matibay na pag-unawa sa mga arkitektura ng AI model at proseso ng pag-develop
- Kakayahang suriin ang mga implikasyon sa pananaliksik at inhinyeriya ng mga umuusbong na teknolohiya ng AI
- Karanasan sa isa o higit pang pangunahing kategorya ng modelo, kabilang ang language, vision, audio, o multimodal model
- Hands-on na karanasan sa inferensiya na sumasaklaw sa serving, optimization, at pagbabawas ng latency at gastos habang pinananatili ang kalidad
- Working knowledge ng modernong serving stack gaya ng vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, o katumbas
- Production experience sa quantization, batching, at KV-cache techniques
- Kakayahang suriin nang kwantitatibo ang serving cost at bumuo ng mga modelong kayang dumaan sa pagsusuring pinansyal at komersyal
- Kinakailangan ang awtorisasyon sa pagtatrabaho sa Estados Unidos
- Kasalukuyang walang visa sponsorship
- Maaaring mangailangan ang eligibility ng U.S. export-control screening at, kung naaangkop, paglilisensya
- Kahandaan at kakayahang bumiyahe sa ibang bansa kung kinakailangan, hanggang 25%
- Mas gusto: pamilyar sa frontier labs, open-weight model provider, serving at inference startup, silicon vendor, at mga kaugnay na research group
- Mas gusto: karanasan sa inilapat na pananaliksik gamit ang primary source, paper, model card, vendor roadmap, o benchmark upang bumuo ng mga posisyong mapagtatanggol sa gitna ng kawalan ng katiyakan
- Mas gusto: kakayahang ipaliwanag ang mga resulta ng pananaliksik sa mga team ng engineering, produkto, go-to-market, at pananalapi
- Mas gusto: karanasang sumasaklaw sa maraming data center build at vendor reference design
- Mas gusto: karanasan sa liquid cooling o high-density rack deployment na lampas 100 kW
- Mas gusto: karanasan sa pagkomisyon, pagpaplano ng kapasidad, o pag-turnover ng mga bagong data center hall
- Mas gusto: mga publikasyon, patent, pakikilahok sa standards body, o nakikitang panlabas na presensiya sa imprastraktura
- Ang PhD sa kaugnay na larangan ay isang posibleng landas ngunit hindi kinakailangan
Mga Benepisyo
- Humigit-kumulang tatlong araw bawat linggo na nagtatrabaho mula sa opisina
- Maaaring kailanganin ang internasyonal na paglalakbay sa mga data center at colocation facility, hanggang 25%
- Mataas ang epekto ng teknikal na trabaho na may direktang impluwensiya sa estratehiya ng imprastraktura ng AI
- Malaking pagmamay-ari at awtonomiya na may direktang access sa senior technical leadership
- Cross-functional na exposure sa AI model, inferensiya, accelerator, software system, networking, imprastraktura, at ekonomiks
- Mga advanced na teknikal na hamon na kinasasangkutan ng multi-accelerator inference, matalinong routing, performance optimization, token economics, at compiler, kernel, at runtime technology
- Pananaliksik na may direktang aplikasyon sa mga desisyon sa inhinyeriya, produkto, komersyal na estratehiya, at pamumuhunan
- Lean at senior na kapaligiran kasama ang mga bihasang technical contributor