adaption
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1 – 10 Employés
ConseilLogistiqueMarketing
adaption développe des systèmes et des outils d’intelligence artificielle adaptative conçus pour ajuster l’intelligence aux utilisateurs, aux langues, aux secteurs et aux cas spécialisés. Ses activités couvrent Adaptive Data, Adaptive Intelligence et Adaptive Interfaces — des approches qui aident les modèles à s’adapter en continu et favorisent des expériences utilisateur plus réactives, sans dépendre autant des instructions manuelles ni d’un modèle monolithique unique. La technologie de l’entreprise s’adresse aux organisations qui explorent des applications pratiques de l’IA dans des domaines tels que le conseil, la logistique et le marketing.

Ingénieur·e en inférence — Adaption (hybride, région de la baie)

Optimisez l’infrastructure d’inférence afin d’améliorer le débit, de réduire les coûts et de minimiser la latence chez Adaption, une entreprise d’IA qui développe des systèmes d’intelligence adaptative. Améliorez le service des modèles sur GPU, les moteurs d’inférence et les charges de travail de production.

Description

  • Prendre en charge les coûts et les performances de la pile d’inférence.
  • Augmenter le débit et réduire les coûts ainsi que la latence de queue grâce à la gestion du cache KV, au batching continu, au décodage spéculatif et à la quantification.
  • Optimiser les charges de travail de préremplissage et de décodage de longs contextes sur du trafic de production réel.
  • Adapter le routage entre l’infrastructure interne et les fournisseurs externes en fonction des coûts, de la capacité et des performances.
  • Utiliser des moteurs de serving tels que vLLM, SGLang et TensorRT-LLM, en intervenant sous le framework lorsque nécessaire.
  • Développer des systèmes de profilage et de mesure pour localiser l’utilisation du temps, de la mémoire et des ressources de calcul.
  • Collaborer étroitement avec les ingénieurs responsables de la flotte de serving.

Exigences

  • Justifier d’au moins cinq ans d’expérience en systèmes de ML, infrastructure d’inférence ou ingénierie des performances, avec des gains mesurables en matière de coûts ou de latence.
  • Démontrer une connaissance approfondie du serving de modèles, notamment du préremplissage et du décodage, de la bande passante mémoire, du batching et de la concurrence.
  • Avoir une expérience en production avec des moteurs de serving tels que vLLM, SGLang ou TensorRT-LLM.
  • Maîtriser Python et posséder une bonne maîtrise de C++, Rust ou d’un autre langage de programmation système.
  • Comprendre les enjeux de performance des GPU, notamment CUDA, NCCL, la précision mixte, l’organisation de la mémoire, les kernels ou la quantification.
  • Être en mesure de travailler en présentiel dans la région de la baie selon un modèle hybride.

Avantages

  • Associer la collaboration en présentiel dans la région de la baie à une équipe distribuée et tournée vers l’international, ainsi qu’à des séminaires d’équipe.
  • Bénéficier d’une allocation annuelle de voyage Adaption Passport pour découvrir un pays que vous n’avez encore jamais visité.
  • Recevoir une allocation hebdomadaire pour les repas à emporter ou la livraison de courses alimentaires.
  • Bénéficier d’une couverture médicale complète et de congés payés généreux.

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