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Cerebras
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501 – 1000 Dipendenti
HardwareIntelligenza artificialeSaaS
Cerebras sviluppa hardware per l’IA su scala wafer e software integrato per l’addestramento e l’inferenza di modelli ad alte prestazioni. Il suo Wafer-Scale Engine alimenta il sistema CS-3 e Cerebras Inference Cloud, che supporta flussi di lavoro compatibili con l’API di OpenAI e l’implementazione in ambienti locali, cloud ed edge. La piattaforma dell’azienda è progettata per applicazioni quali il serving dei modelli, il fine-tuning, il pre-addestramento, gli agenti di IA in tempo reale, la genomica, la scoperta di farmaci, la cybersicurezza e la ricerca aziendale. Cerebras riunisce chip, sistemi e software specializzati per le organizzazioni che sviluppano e gestiscono carichi di lavoro impegnativi di intelligenza artificiale, con un team di 501-1.000 dipendenti.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere per la Mappatura degli Algoritmi di ML e le Prestazioni, Core ML

Mappare gli algoritmi di addestramento e inferenza del machine learning sull’architettura dei chip di IA di Cerebras. Modellare i colli di bottiglia delle prestazioni, valutare i sistemi e orientare la co-progettazione hardware-software.

USStati UnitiCACaliforniaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere
C++PythonPyTorch

Descrizione

  • Costruire modelli analitici ed empirici delle prestazioni per algoritmi avanzati di addestramento e inferenza ML
  • Valutare il comportamento asintotico e i compromessi algoritmici in base a dimensione del modello, lunghezza della sequenza, dimensione del batch, parallelismo e scala dell’hardware
  • Sviluppare frontiere di Pareto che comprendano qualità del modello, latenza, throughput, occupazione di memoria, comunicazione e costo computazionale
  • Creare implementazioni prototipali e benchmark per il Cerebras WSE insieme a riferimenti pertinenti per GPU e software
  • Analizzare il comportamento del sistema per individuare i colli di bottiglia nei kernel, nei compilatori, nei runtime, nella comunicazione e negli algoritmi
  • Valutare metodi emergenti come la generazione parallela di token, la decodifica per diffusione e speculativa, l’attenzione, la sparsità, la mixture-of-experts, il calcolo a bassa precisione e l’addestramento distribuito
  • Collaborare con i team di ricerca, kernel, compilatori, runtime, inferenza e architettura sulle priorità di implementazione e co-progettazione
  • Creare strumenti e visualizzazioni per proiettare le prestazioni, analizzare le misurazioni e confrontare i compromessi progettuali
  • Presentare conclusioni, ipotesi, limitazioni e raccomandazioni attraverso relazioni tecniche, presentazioni e revisioni progettuali
  • Definire le priorità di ricerca di Core ML, le scelte di implementazione e le future capacità hardware e software

Requisiti

  • Laurea, laurea magistrale, dottorato o esperienza pratica equivalente in informatica, ingegneria informatica, ingegneria elettrica, matematica o disciplina affine
  • Solida conoscenza dell’architettura dei calcolatori, del calcolo parallelo e delle prestazioni dei sistemi
  • Solida comprensione dei fondamenti del machine learning e dei sistemi ML
  • Esperienza nella modellazione analitica delle prestazioni, nell’analisi della complessità algoritmica, nel benchmarking o nella simulazione di sistemi
  • Dimostrate capacità di ragionamento analitico e risoluzione dei problemi
  • Padronanza di Python e conoscenza operativa di C++
  • Esperienza nella profilazione e nel debugging delle prestazioni in sistemi ML, HPC, CPU, GPU o basati su acceleratori
  • Capacità di collegare analisi matematica, validazione sperimentale e raccomandazioni ingegneristiche pratiche
  • Costituisce un titolo preferenziale l’esperienza con analisi roofline, simulatori CPU o GPU, ottimizzazione dei kernel o co-progettazione hardware-software
  • Costituisce un titolo preferenziale la familiarità con CUDA, Triton, PyTorch, JAX o sistemi open source di addestramento e inferenza di LLM
  • Costituisce un titolo preferenziale la conoscenza degli aspetti interni dei transformer, delle varianti dell’attenzione, delle strategie di cache KV, del parallelismo dei modelli, della sparsità, della quantizzazione e della generazione parallela
  • Costituiscono un titolo preferenziale pubblicazioni di ricerca, brevetti o contributi open source sostanziali nei sistemi ML, nell’architettura dei calcolatori o nell’efficienza computazionale
  • Costituisce un titolo preferenziale l’esperienza nella valutazione di scelte tecnologiche per future architetture hardware o software

Benefit

  • Opportunità di pubblicare e contribuire con ricerche avanzate sull’IA attraverso l’open source
  • Lavorare con uno dei supercomputer per l’IA più veloci al mondo
  • Energia da startup combinata con stabilità lavorativa
  • Cultura diretta e non corporativa che rispetta le convinzioni individuali
  • Opportunità continue di apprendimento, sviluppo e supporto
  • Impegno per un ambiente di lavoro equo e diversificato

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