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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 Machine Learning, Mise en Service des Modèles

Intégrez des modèles transformer sur le matériel accélérateur d’IA de Cerebras et optimisez leurs performances d’inférence. Développez des chemins de compilation MLIR tout en améliorant la correction, la latence, le débit et l’efficacité mémoire des modèles.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
C++PythonPyTorch

Description

  • Mettez de nouveaux modèles en production en analysant les architectures, en convertissant les poids, en implémentant les chemins d’exécution et en validant les résultats par rapport à des implémentations de référence.
  • Abaissez les modèles vers le matériel Cerebras à l’aide de dialectes MLIR, de transformations de graphes, de passes d’abaissement et de mappages spécifiques au matériel.
  • Prenez en charge l’attention, la multiplication matricielle, la normalisation, les embeddings positionnels et d’autres opérateurs grâce au développement de compilateurs et de kernels.
  • Optimisez la fusion d’opérateurs, les dispositions de tenseurs, le tiling, l’allocation mémoire, le déplacement des données et l’exécution parallèle.
  • Améliorez les performances du prefill et du decode en réglant la gestion du KV-cache, le batching et la quantification afin d’obtenir une meilleure latence, un débit supérieur et une utilisation mémoire réduite.
  • Analysez les écarts numériques et évaluez l’impact des changements de précision et des optimisations du compilateur sur l’exactitude.
  • Utilisez des profileurs, des traces d’exécution et des compteurs matériels pour localiser les goulots d’étranglement liés au calcul, à la mémoire, aux communications et au runtime.
  • Collaborez avec les équipes matériel, compilateur, kernels et runtime afin de fournir un support fiable des modèles et des benchmarks de performance reproductibles.

Exigences

  • Maîtrise de la programmation en C++ et Python.
  • Expérience pratique de la mise en service et du débogage de modèles de machine learning avec PyTorch ou un framework comparable.
  • Expérience pratique de MLIR, notamment des dialectes, des motifs de réécriture, des passes de transformation et des pipelines d’abaissement.
  • Connaissance des fondamentaux des compilateurs, notamment des représentations intermédiaires, de l’analyse de flux de données et de la génération de code.
  • Compréhension des architectures transformer, des mécanismes d’attention, des opérations sur les tenseurs et de la précision numérique.
  • Expérience du profilage et de l’optimisation de charges de travail sur des GPU ou d’autres accélérateurs d’IA.
  • Capacité à diagnostiquer les problèmes de correction et de performance dans le code du modèle, la sortie du compilateur, les kernels et l’exécution du runtime.
  • Expérience de l’inférence de grands modèles de langage, notamment GQA, l’attention à fenêtre glissante, le mixture-of-experts, la mise en cache KV et le décodage spéculatif.
  • Expérience de FP16, BF16, FP8 ou de la quantification sur peu de bits, ainsi que de leurs compromis en matière d’exactitude et de performance.
  • Expérience du développement de kernels pour accélérateurs ou de backends de compilateur spécifiques au matériel.
  • Familiarité avec l’exécution distribuée, le parallélisme des modèles et les hiérarchies mémoire des accélérateurs.
  • Contributions à MLIR, LLVM, des frameworks d’inférence ou des projets open source associés.

Avantages

  • Emploi stable dans un environnement au rythme d’une startup.
  • Possibilités de publier et de proposer en open source des recherches avancées en IA.
  • Travail sur l’un des supercalculateurs d’IA les plus rapides au monde.
  • Une culture simple et non corporatiste qui respecte les convictions individuelles.
  • Apprentissage continu, évolution professionnelle et accompagnement.
  • Un environnement de travail équitable et diversifié.

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