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Cerebras
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501 – 1 000 Employés
Intelligence artificielleMatériel informatiqueSaaS
Cerebras développe du matériel d’IA à l’échelle de la plaquette et des logiciels intégrés pour l’entraînement et l’inférence de modèles haute performance. Son Wafer-Scale Engine équipe le système CS-3 et Cerebras Inference Cloud, qui prend en charge les flux de travail compatibles avec l’API d’OpenAI ainsi que le déploiement sur site, dans le cloud et en périphérie. La plateforme de l’entreprise est conçue pour des applications telles que le service de modèles, le réglage fin, le préentraînement, les agents d’IA en temps réel, la génomique, la découverte de médicaments, la cybersécurité et la recherche d’entreprise. Cerebras réunit des puces, des systèmes et des logiciels spécialisés pour les organisations qui développent et exploitent des charges de travail exigeantes en intelligence artificielle, avec une équipe de 501 à 1 000 employés.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur en cartographie des algorithmes de ML et en performance, Core ML

Cartographier les algorithmes d’entraînement et d’inférence en apprentissage automatique sur l’architecture des puces d’IA de Cerebras. Modéliser les goulots d’étranglement, évaluer les systèmes et orienter la co-conception matérielle et logicielle.

USÉtats-UnisCACalifornieHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur
C++PythonPyTorch

Description

  • Construire des modèles analytiques et empiriques de performance pour des algorithmes avancés d’entraînement et d’inférence ML
  • Évaluer le comportement asymptotique et les compromis algorithmiques selon la taille du modèle, la longueur de séquence, la taille des lots, le parallélisme et l’échelle matérielle
  • Développer des frontières de Pareto couvrant la qualité du modèle, la latence, le débit, l’empreinte mémoire, la communication et le coût de calcul
  • Créer des implémentations prototypes et des benchmarks pour le Cerebras WSE, ainsi que des références pertinentes sur GPU et logiciels
  • Étudier le comportement des systèmes afin de localiser les goulots d’étranglement liés aux noyaux, aux compilateurs, aux environnements d’exécution, à la communication et aux algorithmes
  • Évaluer des méthodes émergentes telles que la génération parallèle de tokens, le décodage par diffusion et spéculatif, l’attention, la parcimonie, les mélanges d’experts, le calcul en faible précision et l’entraînement distribué
  • Collaborer avec les équipes de recherche, de noyaux, de compilateurs, d’environnements d’exécution, d’inférence et d’architecture sur les priorités d’implémentation et de co-conception
  • Créer des outils et des visualisations pour projeter les performances, analyser les mesures et comparer les compromis de conception
  • Présenter les conclusions, hypothèses, limites et recommandations au moyen de rapports techniques, de présentations et de revues de conception
  • Définir les priorités de recherche de Core ML, les choix d’implémentation et les futures capacités matérielles et logicielles

Exigences

  • Diplôme de licence, de master, de doctorat ou expérience pratique équivalente en informatique, en génie informatique, en génie électrique, en mathématiques ou dans une discipline connexe
  • Solides connaissances en architecture des ordinateurs, en calcul parallèle et en performance des systèmes
  • Bonne compréhension des fondamentaux de l’apprentissage automatique et des systèmes ML
  • Expérience en modélisation analytique des performances, en analyse de la complexité algorithmique, en benchmarking ou en simulation de systèmes
  • Excellentes capacités de raisonnement analytique et de résolution de problèmes
  • Maîtrise de Python et connaissances pratiques de C++
  • Expérience du profilage et du débogage des performances dans des systèmes ML, HPC, CPU, GPU ou à base d’accélérateurs
  • Capacité à relier l’analyse mathématique, la validation expérimentale et les recommandations pratiques d’ingénierie
  • Expérience de l’analyse roofline, des simulateurs CPU ou GPU, de l’optimisation des noyaux ou de la co-conception matérielle et logicielle appréciée
  • Familiarité avec CUDA, Triton, PyTorch, JAX ou les systèmes open source d’entraînement et d’inférence de LLM appréciée
  • Connaissance du fonctionnement interne des transformeurs, des variantes de l’attention, des stratégies de cache KV, du parallélisme des modèles, de la parcimonie, de la quantification et de la génération parallèle appréciée
  • Publications de recherche, brevets ou contributions open source substantielles dans les systèmes ML, l’architecture des ordinateurs ou l’efficacité computationnelle appréciés
  • Expérience de l’évaluation de choix technologiques pour de futures architectures matérielles ou logicielles appréciée

Avantages

  • Possibilités de publier et de contribuer en open source à des recherches avancées en IA
  • Travailler avec l’un des supercalculateurs d’IA les plus rapides au monde
  • Énergie d’une startup alliée à la stabilité de l’emploi
  • Culture directe et non corporative qui respecte les convictions individuelles
  • Possibilités continues d’apprentissage, de développement et de soutien
  • Engagement en faveur d’un environnement de travail égalitaire et diversifié

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