Cerebras
Cerebras
501 – 1000 Alkalmazottak
HardverMesterséges intelligenciaSaaS
A Cerebras lapkaméretű mesterségesintelligencia-hardvert és integrált szoftvert fejleszt nagy teljesítményű modellek tanításához és következtetéséhez. Wafer-Scale Engine technológiája működteti a CS-3 rendszert és a Cerebras Inference Cloudot, amely támogatja az OpenAI API-kompatibilis munkafolyamatokat, valamint a helyszíni, felhőalapú és peremhálózati környezetekben történő üzembe helyezést. A vállalat platformját többek között modellkiszolgálásra, finomhangolásra, előtanításra, valós idejű MI-ügynökökre, genomikára, gyógyszerkutatásra, kiberbiztonságra és vállalati keresésre tervezték. A Cerebras speciális chipeket, rendszereket és szoftvereket egyesít a nagy igényű mesterségesintelligencia-munkaterheléseket létrehozó és működtető szervezetek számára; a vállalat 501–1 000 alkalmazottat foglalkoztat.

ML-futtatási környezet- és kernelmérnök, Core ML

Nagy teljesítményű futtatási környezeteket és kerneleket fejleszt, amelyek a Core ML kutatásait éles szoftverré alakítják. Készítsen és optimalizáljon szoftvereket a Cerebras wafer-scale AI-platformjához és gépi tanulási rendszereihez.

Leírás

  • Tervezzen és valósítson meg futtatásikörnyezet-komponenseket és nagy teljesítményű kerneleket új Core ML-algoritmusokhoz
  • Alakítsa át a kutatási prototípusokat hatékony Cerebras-platformmegvalósításokká, szükség esetén referencia-verziókkal és GPU-összehasonlításokkal
  • Profilozza és hárítsa el a teljesítményproblémákat ML-keretrendszerekben, fordítóprogramokban, futtatási környezetekben, kommunikációs rendszerekben és kernelekben
  • Optimalizálja a számításokat, a memóriatranszfereket, a kommunikációt és a párhuzamosságot nagyléptékű tanításhoz és alacsony késleltetésű következtetéshez
  • Készítsen benchmarkokat, műszerezettséget és automatizált teszteket a funkcionalitás, a teljesítmény és a numerikus pontosság ellenőrzésére
  • Dolgozzon szorosan együtt a Core ML kutatóival, valamint a fordító-, futtatásikörnyezet-, kernel- és következtetési mérnökökkel
  • Az ismétlődő korlátok és a platform fejlesztési lehetőségeinek azonosításával járuljon hozzá a szoftverarchitektúrával és az ütemtervvel kapcsolatos döntésekhez

Követelmények

  • Informatikai, számítástechnikai, villamosmérnöki vagy kapcsolódó területen szerzett alapképzéses, mester- vagy doktori fokozat, illetve azzal egyenértékű gyakorlati tapasztalat
  • Tapasztalat nagy teljesítményű rendszerszoftverek, gépi tanulási rendszerek, futtatási környezetek, fordítóprogramok vagy számítási kernelek fejlesztésében
  • Magabiztos C++- és Python-programozási készség
  • Alapos ismeretek a párhuzamos programozás, a memóriakezelés, a párhuzamosság, az adatstruktúrák és a teljesítményoptimalizálás terén
  • Bizonyított képesség összetett szoftverek hibakeresésére és profilozására több rendszer-rétegen keresztül
  • A modern gépi tanulási architektúrák és keretrendszerek, például a PyTorch vagy a JAX ismerete
  • Hatékony együttműködés kutatókkal, valamint a változó algoritmikus igények megbízható szoftverré alakításának képessége
  • Előnyt jelent: tapasztalat CUDA, Triton, alacsony szintű assembly, gyorsítóprogramozás vagy C-szerű tartományspecifikus nyelv használatában
  • Előnyt jelent: tapasztalat fordítóprogramok belső működésében, elosztott futtatási környezetekben, egyedi hardverinterfészekben vagy nagy teljesítményű számítástechnikai rendszerekben
  • Előnyt jelent: a gépi tanulás alapjainak és az ML-rendszereknek az ismerete
  • Előnyt jelent: az LLM-ek tanításának vagy következtetésének ismerete, beleértve az attentiont, a KV-cache kezelését, a párhuzamos generálást vagy az elosztott végrehajtást
  • Előnyt jelent: szoftverfejlesztési tapasztalat ipari vagy akadémiai kutatási környezetben
  • Előnyt jelent: jelentős nyílt forráskódú rendszerekhez, gépi tanulási keretrendszerekhez, fordítóprogramokhoz vagy kernelkönyvtárakhoz való hozzájárulás

Juttatások

  • Vegyen részt a hagyományos GPU-korlátokon túlmutató AI-platform fejlesztésében
  • Lehetőség fejlett AI-kutatások publikálására és nyílt forráskódúvá tételére
  • Egyik a világ leggyorsabb AI-szuperszámítógépeivel dolgozhat
  • A startupok lendületét munkahelyi stabilitással ötvöző környezet
  • Egyenes, nem vállalati kultúra, amely tiszteletben tartja az egyéni meggyőződéseket
  • Egyenlő és sokszínű munkahely
  • Folyamatos tanulási, fejlődési és támogatási lehetőségek

Kapcsolódó állások

Harris Computer

Elutasított számlázási igények szakértője

Harris Computer

Vizsgálja meg és javítsa ki az elutasított egészségügyi igényeket, majd küldje be újra feldolgozásra. Kövesse nyomon az elszámolóházakat, és tartsa a kapcsolatot a biztosítókkal az egészségügyi bevételi ciklus támogatásához.

Megnyitás
Premier Research

Klinikai vizsgálati helyszíni megoldásokért felelős vezető

Premier Research

Koordinálja a klinikai vizsgálatok megfelelőségét, dokumentációját és betegeljárásait a Premier Research bangalore-i helyszínén. Támogassa a vizsgálókat, a szponzorokat és a CRO-kat a vizsgálatok teljes lebonyolítása során.

Megnyitás
RELX

Konferencia- és szemináriumi koordinátor II.

RELX

Virtuális konferenciák tartalmát, lebonyolítását, érdekelt feleit és elemzéseit koordinálja egy globális szakmai információs vállalatnál. Támogassa a magas színvonalú webináriumokat a tervezéstől az esemény utáni jelentéskészítésig.

Megnyitás
M-KOPA

Vezető tartalomstratéga

M-KOPA

Irányítsa az M-KOPA nigériai márkatörténet-mesélését és tartalomkészítését, formálva a szövegeket, kampányokat, közösségi médiát és ügyfélkapcsolatokat. A pozíció a tartalomstratégiát, a kreatív együttműködést és a közönség növelését öleli fel.

Megnyitás
Thomson Reuters

ANZ marketingigazgató

Thomson Reuters

Vezesse a Thomson Reuters ausztráliai és új-zélandi marketingstratégiáját, terepi programjait és az értékesítési lehetőségek bővítését a jogi, adózási és megfelelőségi technológiák területén. Irányítsa a regionális csapatokat, kampányokat és eseményeket, különös tekintettel a mesterséges intelligenciával támogatott marketingre.

Megnyitás