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Normal Computing
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51 – 200 Dipendenti
Le informazioni disponibili sul profilo identificano Normal Computing come un'azienda fondata nel 2022, ma non descrivono i suoi prodotti, servizi, settore o contesto di assunzione. Servono maggiori dettagli specifici sull'azienda per offrire una presentazione utile a chi cerca lavoro.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere frontend del compilatore, architetture LLM

Estendi il supporto del compilatore alle architetture LLM emergenti, dalle varianti di attenzione e dal routing MoE alla quantizzazione e ai formati numerici. Convalida l’avvio dei modelli su simulatori e prototipi FPGA per l’hardware IA in-memory di Normal Computing.

USStati UnitiCACaliforniaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del softwareIngegnere frontend
C++PythonPyTorchRust

Descrizione

  • Estendi il supporto frontend e di livello intermedio del compilatore alle architetture LLM emergenti.
  • Implementa varianti di attenzione, schemi di routing MoE e altre architetture nel compilatore.
  • Amplia l’IR, le operazioni e i passaggi di lowering per rappresentare accuratamente le nuove primitive architetturali.
  • Mantieni la copertura dei test man mano che il compilatore evolve.
  • Rappresenta gli schemi di quantizzazione e i formati numerici preservando l’accuratezza del modello.
  • Segui gli sviluppi nelle architetture LLM e suggerisci le priorità per il futuro supporto del compilatore.
  • Passa i programmi dopo il lowering agli ingegneri dei compilatori backend per la mappatura sull’hardware.
  • Collabora con l’ingegnere di serving LLM per portare i modelli dal supporto del compilatore al serving.
  • Convalida l’avvio del compilatore con simulatori e prototipi FPGA prima che il silicio sia disponibile.

Requisiti

  • Esperienza pratica nello sviluppo e nel rilascio di passaggi di compilatore per il ML.
  • Ottima familiarità con i componenti interni di PyTorch, idealmente inclusi TorchDynamo, FX e torch.export.
  • Conoscenza operativa delle moderne architetture LLM, inclusi meccanismi di attenzione, routing MoE e schemi di quantizzazione.
  • A proprio agio nel progettare infrastrutture di compilazione in una nuova codebase e nell’estenderne una già esistente.
  • A proprio agio nello sviluppo di software per hardware in evoluzione, dalla simulazione all’avvio.
  • Ottima conoscenza di Python.
  • Familiarità con C++ o Rust.
  • L’esperienza con IREE, XLA o TVM è un plus.
  • La familiarità con JAX o ONNX è un plus.
  • L’esperienza nel partizionamento dei modelli tra dispositivi con parallelismo tensoriale, pipeline o degli esperti è un plus.
  • L’esperienza nella co-progettazione hardware-software è un plus.
  • L’esperienza con piattaforme hardware non standard o di calcolo in memoria è un plus.
  • Contributi a progetti open source di compilatori o infrastrutture ML sono un plus.

Benefit

  • Attività vicine alla ricerca, con la possibilità di pubblicare a nome di Normal Computing.
  • Lavoro su hardware pre-silicio con simulatori e prototipi FPGA.
  • Ambiente di lavoro inclusivo con un impegno per le pari opportunità di impiego.
  • Sono disponibili accomodamenti ragionevoli per le persone con disabilità.

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