Tether.toは、ステーブルコインのインフラストラクチャとブロックチェーンを基盤とする決済に注力するデジタル資産企業です。同社のTetherトークンは、対応する法定通貨との1対1の価値を維持するよう設計されており、複数のブロックチェーン間で移転できるため、デジタル取引や国境を越えた決済を支えています。また、資産と準備資産に関する情報を公開し、中東、トルコ、フィリピンなどでデジタル資産への理解と利用の拡大を目指す教育活動にも取り組んでいます。暗号資産、フィンテック、金融にまたがる事業を通じて、Tether.toは代替的な金融インフラと安定したデジタル通貨の活用の発展に貢献しています。
AIリサーチエンジニア――カーネル・推論最適化、欧州リモート
Tetherのブロックチェーン基盤のデジタル金融プラットフォーム向けに、GPUカーネル、モデルサービング、推論システムを最適化します。モバイルおよびエッジデバイス全体で、レイテンシ、スループット、メモリ効率を改善します。
仕事内容
- スループットを最大化し、レイテンシを最小化し、メモリを効率的に使用するモデルサービングアーキテクチャを設計・導入する。
- リソースに制約のあるデバイスやエッジプラットフォームで推論性能を向上させる。
- レイテンシ、トークン応答時間、メモリフットプリントの性能目標を設定する。
- シミュレーション環境および本番環境で、制御された推論テストを構築、実行、監視する。
- レイテンシ、スループット、メモリ使用量、エラー率の性能指標を監視する。
- 反復的な検証結果を記録し、確立されたクロスプラットフォームベンチマークと比較する。
- 低リソースのデプロイ条件向けにテストデータセットとシミュレーションシナリオを開発する。
- 計算効率を評価し、サービングパイプラインのボトルネックを特定する。
- バッチ処理、ネットワーク遅延、メモリ使用量、スケーラビリティ、信頼性を最適化する。
- 部門横断チームと連携し、最適化されたサービングおよび推論フレームワークを本番のエッジ・オンデバイスパイプラインに統合する。
- 成功指標を確立し、性能を継続的に監視しながらソリューションを反復的に改善する。
応募要件
- コンピューターサイエンスまたは関連分野の学位。
- 自然言語処理、機械学習、または関連分野の博士号が望ましい。
- AIの研究開発経験があり、A*ランクの学会で優れた論文を発表していること。
- Metal Shading Language（MSL）の実務知識。
- カスタムコンピュートシェーダーをゼロから作成できること。
- モバイルデバイス上で低レベルカーネルと推論を最適化した経験。
- 特定領域のアプリケーションで推論レイテンシ、スループット、メモリフットプリントを改善した実績。
- 最新のモデルサービングアーキテクチャと推論最適化手法に関する高度な理解。
- スマートフォンなどのモバイルデバイス向けGPUカーネルを作成した豊富な経験。
- モデルサービングフレームワークと推論エンジンに関する高度な知識。
- リソースに制約のあるデバイス上で、エンドツーエンドの推論パイプラインを開発・導入した実務経験。
- レイテンシ、計算ボトルネック、メモリ制限に関わるサービング上の課題に実証研究を適用できること。
- 評価フレームワークを設計し、最適化アプローチを反復改善できること。
- テンソル並列、パイプライン並列、エキスパート並列を含む分散推論システムの経験。
- 拡散モデルとVision Transformerの数学およびアーキテクチャに関する高度な理解。
- プルーニング、量子化、Flash Attention、KVキャッシュ、Eagleによる投機的デコーディングの知識。
福利厚生
- 世界中のどこからでもリモートで働けます。
- 国際的なチームと協働できます。
- フィンテック、ブロックチェーン、人工知能、デジタル金融製品の開発に貢献できます。