Cerebras
Cerebras
Cerebras өнімділігі жоғары модельдерді оқытуға және инференске арналған пластина ауқымындағы жасанды интеллект аппараттық құралдары мен біріктірілген бағдарламалық жасақтаманы әзірлейді. Оның Wafer-Scale Engine жүйесі CS-3 жүйесі мен OpenAI API үйлесімді жұмыс процестерін қолдайтын Cerebras Inference Cloud платформасының негізі болып табылады; бұл шешімдер жергілікті инфрақұрылымда, бұлтта және шеткі ортада орналастыруға мүмкіндік береді. Компания платформасы модельдерді ұсыну, дәлдеп баптау, алдын ала оқыту, нақты уақыттағы AI агенттері, геномика, дәрі-дәрмек жасау, киберқауіпсіздік және кәсіпорындық іздеу сияқты қолданбаларға арналған. Cerebras күрделі жасанды интеллект жұмыс жүктемелерін жасайтын және іске қосатын ұйымдарға арналған мамандандырылған чиптерді, жүйелерді және бағдарламалық жасақтаманы біріктіреді; компанияда 501–1 000 қызметкер жұмыс істейді.

ML алгоритмдерін сәйкестендіру және өнімділік инженері, Core ML

Машиналық оқытуға арналған оқыту және инференс алгоритмдерін Cerebras AI чипінің архитектурасына сәйкестендіріңіз. Өнімділік тар орындарын модельдеп, жүйелерді салыстырып, аппараттық және бағдарламалық жасақтаманы бірлесіп жобалауға бағыт беріңіз.

Сипаттама

  • Жетілдірілген ML оқыту және инференс алгоритмдері үшін аналитикалық әрі эмпирикалық өнімділік модельдерін құру
  • Модель өлшемі, тізбек ұзындығы, пакет өлшемі, параллельдік және аппараттық ауқым бойынша асимптоталық мінез-құлық пен алгоритмдік ымыраларды бағалау
  • Модель сапасын, кідірісті, өткізу қабілетін, жад ізін, коммуникацияны және есептеу құнын қамтитын Парето шептерін әзірлеу
  • Cerebras WSE үшін тиісті GPU және бағдарламалық жасақтама базалық нұсқаларымен қатар прототиптік іске асырулар мен бенчмарктер жасау
  • Ядро, компилятор, орындау ортасы, коммуникация және алгоритмдік тар орындарды анықтау үшін жүйе мінез-құлқын зерттеу
  • Параллель токен генерациясы, диффузиялық және спекулятивті декодтау, attention, сирету, сарапшылар қоспасы, төмен дәлдікті есептеу және үлестірілген оқыту сияқты жаңа әдістерді бағалау
  • Іске асыру және бірлесіп жобалау басымдықтары бойынша зерттеу, ядро, компилятор, орындау ортасы, инференс және архитектура топтарымен бірлесіп жұмыс істеу
  • Өнімділікті болжауға, өлшемдерді талдауға және жобалық ымыраларды салыстыруға арналған құралдар мен визуализациялар жасау
  • Қорытындыларды, болжамдарды, шектеулерді және ұсыныстарды техникалық есептер, таныстырылымдар және дизайн шолулары арқылы ұсыну
  • Core ML зерттеу басымдықтарын, іске асыру шешімдерін және болашақ аппараттық әрі бағдарламалық мүмкіндіктерді қалыптастыру

Талаптар

  • Компьютер ғылымдары, компьютерлік инженерия, электр инженериясы, математика немесе байланысты сала бойынша бакалавр, магистр, доктор дәрежесі немесе соған тең практикалық тәжірибе
  • Компьютер архитектурасы, параллель есептеу және жүйе өнімділігі туралы терең білім
  • Машиналық оқыту негіздері мен ML жүйелерін жақсы түсіну
  • Аналитикалық өнімділікті модельдеу, алгоритмдік күрделілікті талдау, бенчмаркинг немесе жүйені симуляциялау тәжірибесі
  • Аналитикалық ойлау және мәселе шешу қабілеті дәлелденген болуы
  • Python тілін меңгеру және C++ тілін жұмыс деңгейінде білу
  • ML, HPC, CPU, GPU немесе акселераторға негізделген жүйелердегі өнімділікті профайлдау және ақауларды жөндеу тәжірибесі
  • Математикалық талдауды, эксперименттік тексеруді және практикалық инженерлік ұсыныстарды байланыстыра білу
  • Қалаулы: roofline талдауы, CPU немесе GPU симуляторлары, ядроны оңтайландыру немесе аппараттық-бағдарламалық бірлескен жобалау тәжірибесі
  • Қалаулы: CUDA, Triton, PyTorch, JAX немесе ашық бастапқы кодты LLM оқыту және инференс жүйелерімен таныстық
  • Қалаулы: transformer ішкі құрылымы, attention нұсқалары, KV-cache стратегиялары, модель параллельдігі, сирету, кванттау және параллель генерация туралы білім
  • Қалаулы: ML жүйелері, компьютер архитектурасы немесе есептеу тиімділігі салаларындағы ғылыми жарияланымдар, патенттер немесе елеулі ашық бастапқы код үлестері
  • Қалаулы: болашақ аппараттық немесе бағдарламалық архитектураларға арналған технологиялық таңдауларды бағалау тәжірибесі

Артықшылықтар

  • Жетілдірілген AI зерттеулерін жариялау және ашық бастапқы кодқа шығару мүмкіндіктері
  • Әлемдегі ең жылдам AI суперкомпьютерлерінің бірімен жұмыс істеу
  • Стартап энергиясын жұмыс тұрақтылығымен ұштастыратын орта
  • Жеке нанымдарды құрметтейтін ашық әрі корпоративтік емес мәдениет
  • Үздіксіз оқу, даму және қолдау мүмкіндіктері
  • Теңдік пен әртүрлілікке негізделген жұмыс ортасына берілгендік

Ұқсас жұмыс орындары

Huron

Workday Integration Consultant, Associate Consulting Manager

Huron

Lead Workday integration implementations at Huron, coordinating technical workstreams, client collaboration, and delivery. The role covers planning through post-production support across HCM or Financials projects.

Ашу
Rolling Stories

Senior SAP SuccessFactors Lead Consultant

Rolling Stories
11 – 50 Қызметкерлер
HR технологияларыМедиа

Lead SAP SuccessFactors implementations, architecture, client workshops, and delivery from project kickoff through go-live and support. Mentor consultants and oversee quality, reporting, and project timelines.

Ашу
DTN

Remote Engineering Manager, AWS Platform — Texas

DTN

Lead DTN’s AWS platform engineering team, building secure distributed systems and developer tools for a global data and technology company serving energy, agriculture, and weather industries. Guide platform architecture, operations, and AI-enabled capabilities.

Ашу
Huron

Cerner Consultant, Huron (Remote in Illinois)

Huron

Guide Cerner analysis, design, and implementation. Help financial organizations reshape operations and develop new business models.

Ашу
BCD Travel

Senior Travel Consultant – BCD Travel, Remote US

BCD Travel

Advise BCD Travel clients and book business trips, applying travel policies and regulations. Use Sabre and fare knowledge to support customer itineraries.

Ашу
SS&C Technologies

Senior Performance Test Engineer

SS&C Technologies

Lead performance testing for SS&C’s financial services and healthcare technology platform. Build LoadRunner automation, validate releases, and improve .NET, microservices, and cloud systems.

Ашу
DTN

Platform Engineer, AWS Cloud Services

DTN

Build cloud-native APIs, SDKs, command-line tools, and services for DTN’s operational decisioning platform. Develop distributed systems and AI-enabled capabilities for engineers and enterprise customers.

Ашу
Recruiter4You

Senior Talent Acquisition Specialist, Tech

Recruiter4You

Source technology talent worldwide for an international company serving more than 50 million users. Help develop scalable hiring processes across global markets.

Ашу