

Cerebras는 고성능 모델 학습과 추론을 위한 웨이퍼 규모 AI 하드웨어와 통합 소프트웨어를 개발합니다. 회사의 웨이퍼 규모 엔진은 CS-3 시스템과 Cerebras Inference Cloud를 구동하며, OpenAI API와 호환되는 워크플로와 온프레미스, 클라우드 및 엣지 환경 전반의 배포를 지원합니다. 이 플랫폼은 모델 서빙, 미세 조정, 사전 학습, 실시간 AI 에이전트, 유전체학, 신약 개발, 사이버 보안 및 엔터프라이즈 검색을 비롯한 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. Cerebras는 전문 칩, 시스템 및 소프트웨어를 결합해 고도화된 인공지능 워크로드를 구축하고 운영하는 조직을 지원하며, 직원 수는 501~1,000명입니다.
응용 AI·머신러닝 과학자
Cerebras의 웨이퍼 스케일 AI 하드웨어에 맞는 맞춤형 언어 모델을 개발하고 확장합니다. 고객의 과제를 학습 전략과 에이전트형 AI 시스템으로 연결합니다.
설명
- 고객 사용 사례에 맞춘 대규모 언어 모델과 딥러닝 모델을 개발합니다
- 고객 이해관계자와 협력해 비즈니스 문제를 해결할 AI 솔루션을 찾습니다
- 프로젝트 범위를 정할 때 실현 가능성, 데이터 품질과 준비 상태, 모델 아키텍처를 평가합니다
- 프로젝트 마일스톤, 성공 지표, 평가 기준을 설정합니다
- 맞춤형 모델을 위한 엔드투엔드 학습 레시피를 설계하고 실행합니다
- 지속 사전 학습, 지도 미세 조정, RLHF, DPO를 포함한 모델 적응 전략을 수립합니다
- 데이터 준비와 토큰화부터 하이퍼파라미터 튜닝, 손실 분석까지 학습 파이프라인을 관리합니다
- 특수 하드웨어에서 모델 수렴, 손실 동작, 그래디언트 안정성을 평가합니다
- Cerebras 클러스터 전반에서 수십억 개의 매개변수를 가진 학습 워크로드를 확장합니다
- 도구 사용, 긴 문맥 추론, 다단계 계획을 위한 에이전트형 시스템 기능을 개발하고 최적화합니다
- 기술 심층 논의에서 AI/ML 전문성을 제공합니다
- 고객의 주요 AI/ML 전문가로서 고객 관계를 구축하고 유지합니다
- 고객 요구를 사내 연구 및 엔지니어링 팀에 전달합니다
- 머신러닝 및 제품 팀과 협력해 모델 아키텍처, 학습 레시피, 사내 사례 연구를 진행합니다
- 성공적인 고객 프로젝트 경험을 사내 플레이북으로 정리합니다
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 머신러닝 또는 관련 분야의 석사 또는 박사 학위가 있어야 합니다
- 밀집형 트랜스포머, 전문가 혼합 모델, 멀티모달 및 시퀀스 모델, 스케일링 법칙, 학습 동역학에 대한 전문 지식이 있어야 합니다
- 10억 개 이상의 매개변수를 가진 대규모 모델을 학습하거나 미세 조정한 실적이 있어야 합니다
- 대규모 모델 학습 과제를 직접 해결한 경험이 있어야 합니다
- Python과 PyTorch를 능숙하게 다뤄야 합니다
- 분산 학습 프레임워크 사용 경험이 있어야 합니다
- 대규모 분산 데이터 처리 파이프라인 및 도구 사용 경험이 있어야 합니다
- 협업 및 의사소통 능력이 뛰어나야 합니다
- 변화가 많은 환경에서 독립적으로 일하고 팀과 협력할 수 있어야 합니다
- 여러 프로젝트를 관리하고 고객 요구 변화에 맞춰 대응할 수 있어야 합니다
- 최고 경영진부터 연구 과학자까지 다양한 청중에게 복잡한 기술적 결과를 설명할 수 있어야 합니다
복리후생
- GPU 제약을 넘어서는 것을 목표로 하는 AI 플랫폼 구축에 참여할 수 있습니다
- 첨단 AI 연구를 발표하고 오픈소스로 공개할 수 있습니다
- 세계에서 가장 빠른 AI 슈퍼컴퓨터 중 하나를 활용해 일할 수 있습니다
- 스타트업의 활력과 직업 안정성을 함께 누릴 수 있습니다
- 개인의 신념을 존중하는 솔직하고 비기업적인 문화에서 일할 수 있습니다
- 지속적인 학습, 성장, 지원을 받을 수 있습니다
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