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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 Runtime e Kernel ML, Core ML

Sviluppa runtime e kernel ad alte prestazioni che trasformano la ricerca Core ML in software di produzione. Crea e ottimizza software per la piattaforma di IA su scala wafer di Cerebras e i suoi sistemi di machine learning.

USStati UnitiCACaliforniaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere
AssemblyC++PythonPyTorch

Descrizione

  • Progettare e implementare componenti runtime e kernel ad alte prestazioni per nuovi algoritmi Core ML
  • Trasformare prototipi di ricerca in implementazioni efficienti per la piattaforma Cerebras, incluse versioni di riferimento e confronti con GPU quando utili
  • Analizzare e risolvere i problemi di prestazioni in framework ML, compilatori, runtime, sistemi di comunicazione e kernel
  • Ottimizzare calcolo, trasferimenti di memoria, comunicazione e concorrenza per l’addestramento su larga scala e l’inferenza a bassa latenza
  • Creare benchmark, strumentazione e test automatizzati per funzionalità, prestazioni e accuratezza numerica
  • Collaborare strettamente con i ricercatori Core ML e con gli ingegneri di compilatori, runtime, kernel e inferenza
  • Contribuire alle decisioni sull’architettura e sulla roadmap del software identificando vincoli ricorrenti e opportunità per migliorare la piattaforma

Requisiti

  • Laurea, laurea magistrale, dottorato o esperienza pratica equivalente in informatica, ingegneria informatica, ingegneria elettrica o disciplina correlata
  • Esperienza nella creazione di software di sistema ad alte prestazioni, sistemi di machine learning, runtime, compilatori o kernel computazionali
  • Solide competenze di programmazione in C++ e Python
  • Conoscenza approfondita di programmazione parallela, gestione della memoria, concorrenza, strutture dati e ottimizzazione delle prestazioni
  • Capacità dimostrata di eseguire il debug e analizzare software complessi su più livelli del sistema
  • Familiarità con architetture e framework moderni di machine learning, come PyTorch o JAX
  • Capacità di collaborare efficacemente con i ricercatori e trasformare esigenze algoritmiche in evoluzione in software affidabile
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con CUDA, Triton, assembly a basso livello, programmazione di acceleratori o un linguaggio specifico di dominio simile a C
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con gli interni dei compilatori, runtime distribuiti, interfacce hardware personalizzate o sistemi di calcolo ad alte prestazioni
  • Costituisce un vantaggio: comprensione dei fondamenti del machine learning e dei sistemi ML
  • Costituisce un vantaggio: familiarità con l’addestramento o l’inferenza di LLM, inclusi attenzione, gestione della cache KV, generazione parallela o esecuzione distribuita
  • Costituisce un vantaggio: esperienza nello sviluppo software in un contesto di ricerca industriale o accademica
  • Costituisce un vantaggio: contributi a importanti sistemi open source, framework di machine learning, compilatori o librerie di kernel

Benefit

  • Contribuisci alla costruzione di una piattaforma di IA progettata per superare i limiti delle GPU tradizionali
  • Opportunità di pubblicare e rendere open source ricerche avanzate sull’IA
  • Lavora con uno dei supercomputer di IA più veloci al mondo
  • Energia da startup combinata con stabilità lavorativa
  • Una cultura diretta e non aziendalista che rispetta le convinzioni individuali
  • Un ambiente di lavoro equo e inclusivo
  • Opportunità continue di apprendimento, sviluppo e supporto

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