Kubernetes-orchestrációs, GPU-kiépítési és ütemezési rendszereket fejleszt egy több bérlős AI-infrastruktúra-felhőplatformhoz. Segít a megbízható GPU-számítási kapacitás üzemeltetésében nagyléptékű adatközpontokban.
Vezesse nagy léptékű MI-modellek elosztott GPU-s képzési infrastruktúráját egy következő generációs felhőplatformon. Javítsa a képzési rendszerek megbízhatóságát, hatékonyságát, hibatűrését és éles üzemre való felkészültségét.
Vezesse a nagy MI-modellek elosztott GPU-s képzési infrastruktúrájának fejlesztését. Javítsa a megbízhatóságot, a hatékonyságot, a hibatűrést és a nagy léptékű éles képzési műveleteket.
Optimalizálja a GPU-kerneleket, a kihasználtságot, a késleltetést és az áteresztőképességet egy következő generációs AI-felhőplatformon. Javítsa a teljesítményt a nagy léptékű tanítási és inferencia-infrastruktúrában.
A GPU-igényes AI- és HPC-munkaterheléseket támogató Kubernetes-orkesztrációért és virtualizációért felelős senior mérnök. Biztonságos, skálázható, több bérlőt kiszolgáló infrastruktúrát épít egy AI-felhőplatformhoz.
Vezesse egy mesterségesintelligencia-infrastruktúrát biztosító felhőplatform GPU-kerneljeinek optimalizálását, javítva a kihasználtságot, a késleltetést, az átbocsátást és a skálázhatóságot. Dolgozzon betanítási és következtetési munkaterheléseken a teljes GPU-flotta teljesítményének erősítéséért.
Vezesse egy mesterségesintelligencia-infrastruktúrával foglalkozó vállalat éles modellkiszolgáló rendszereinek fejlesztését. Javítsa a GPU-kihasználtságot, a késleltetést, az áteresztőképességet, a skálázhatóságot és a megbízhatóságot nagy léptékű mesterségesintelligencia-munkaterhelésekben.
Egyesült Államok
WashingtonHibridTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMesterségesintelligencia-kutatóVezesd az MI-infrastruktúrával, inferenciarendszerekkel és gyorsítóstratégiával kapcsolatos alkalmazott kutatásokat. Formáld a mérnöki, termék-, pénzügyi és kereskedelmi döntéseket a skálázható MI-munkaterhelések érdekében.
