Cerebras
Cerebras
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.

Ingénieur Runtime et Kernels ML, Core ML

Développez des runtimes et des kernels haute performance qui transforment la recherche Core ML en logiciels de production. Concevez et optimisez des logiciels pour la plateforme d’IA à l’échelle d’une tranche de Cerebras et ses systèmes d’apprentissage automatique.

Description

  • Concevoir et implémenter des composants de runtime et des kernels haute performance pour de nouveaux algorithmes Core ML
  • Transformer des prototypes de recherche en implémentations efficaces pour la plateforme Cerebras, y compris des versions de référence et des comparaisons avec des GPU lorsque cela est utile
  • Analyser et résoudre les problèmes de performance dans les frameworks ML, les compilateurs, les runtimes, les systèmes de communication et les kernels
  • Optimiser les calculs, les transferts mémoire, la communication et la concurrence pour l’entraînement à grande échelle et l’inférence à faible latence
  • Créer des benchmarks, de l’instrumentation et des tests automatisés pour la fonctionnalité, les performances et la précision numérique
  • Travailler en étroite collaboration avec les chercheurs Core ML et les ingénieurs compilateurs, runtime, kernels et inférence
  • Éclairer les décisions d’architecture logicielle et de feuille de route en identifiant les contraintes récurrentes et les possibilités d’amélioration de la plateforme

Exigences

  • Diplôme de licence, master, doctorat ou expérience pratique équivalente en informatique, génie informatique, génie électrique ou dans une discipline connexe
  • Expérience dans la création de logiciels système haute performance, de systèmes d’apprentissage automatique, de runtimes, de compilateurs ou de kernels de calcul
  • Solides compétences en programmation C++ et Python
  • Bonne connaissance de la programmation parallèle, de la gestion mémoire, de la concurrence, des structures de données et de l’optimisation des performances
  • Capacité démontrée à déboguer et à analyser des logiciels complexes sur plusieurs couches système
  • Familiarité avec les architectures et frameworks modernes d’apprentissage automatique, tels que PyTorch ou JAX
  • Capacité à collaborer efficacement avec des chercheurs et à transformer des besoins algorithmiques évolutifs en logiciels fiables
  • Atout : expérience avec CUDA, Triton, l’assembleur bas niveau, la programmation d’accélérateurs ou un langage spécialisé proche du C
  • Atout : expérience des composants internes de compilateurs, des runtimes distribués, des interfaces matérielles personnalisées ou des systèmes de calcul haute performance
  • Atout : compréhension des fondamentaux de l’apprentissage automatique et des systèmes ML
  • Atout : familiarité avec l’entraînement ou l’inférence de LLM, notamment l’attention, la gestion du cache KV, la génération parallèle ou l’exécution distribuée
  • Atout : expérience du développement logiciel dans un environnement de recherche industriel ou universitaire
  • Atout : contributions à des systèmes open source importants, à des frameworks d’apprentissage automatique, à des compilateurs ou à des bibliothèques de kernels

Avantages

  • Contribuez à la création d’une plateforme d’IA conçue pour dépasser les limites des GPU traditionnels
  • Possibilités de publier et de diffuser en open source des recherches avancées en IA
  • Travaillez avec l’un des supercalculateurs d’IA les plus rapides au monde
  • Énergie d’une startup associée à la stabilité de l’emploi
  • Une culture directe et non corporative qui respecte les convictions individuelles
  • Un environnement de travail équitable et diversifié
  • Possibilités continues d’apprentissage, de développement et d’accompagnement

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