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.
머신러닝 런타임 및 커널 엔지니어, 핵심 머신러닝
핵심 머신러닝 연구를 프로덕션 소프트웨어로 전환하는 고성능 런타임과 커널을 개발합니다. Cerebras 웨이퍼 스케일 AI 플랫폼과 머신러닝 시스템을 위한 소프트웨어를 구축하고 최적화합니다.
설명
- 새로운 핵심 머신러닝 알고리즘을 위한 런타임 구성 요소와 고성능 커널을 설계하고 구현합니다
- 연구 프로토타입을 효율적인 Cerebras 플랫폼 구현으로 전환하며, 필요한 경우 참조 구현과 GPU 비교도 수행합니다
- 머신러닝 프레임워크, 컴파일러, 런타임, 통신 시스템 및 커널 전반의 성능을 프로파일링하고 문제를 해결합니다
- 대규모 학습과 낮은 지연 시간의 추론을 위해 연산, 메모리 전송, 통신 및 동시성을 최적화합니다
- 기능, 성능 및 수치 정확도를 검증하기 위한 벤치마크, 계측 기능 및 자동화 테스트를 만듭니다
- 핵심 머신러닝 연구자와 컴파일러, 런타임, 커널 및 추론 엔지니어와 긴밀히 협업합니다
- 반복적으로 발생하는 제약과 플랫폼 개선 기회를 파악하여 소프트웨어 아키텍처 및 로드맵 결정에 기여합니다
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 전기공학 또는 관련 분야의 학사, 석사, 박사 학위나 이에 준하는 실무 경험
- 고성능 시스템 소프트웨어, 머신러닝 시스템, 런타임, 컴파일러 또는 계산 커널을 구축한 경험
- C++ 및 Python 프로그래밍 능력
- 병렬 프로그래밍, 메모리 관리, 동시성, 자료 구조 및 성능 최적화에 대한 탄탄한 지식
- 여러 시스템 계층에 걸친 복잡한 소프트웨어를 디버깅하고 프로파일링한 경험
- PyTorch 또는 JAX와 같은 최신 머신러닝 아키텍처 및 프레임워크에 대한 이해
- 연구자와 효과적으로 협업하고 변화하는 알고리즘 요구사항을 신뢰할 수 있는 소프트웨어로 전환하는 능력
- 우대 사항: CUDA, Triton, 저수준 어셈블리, 가속기 프로그래밍 또는 C 계열 도메인 특화 언어 경험
- 우대 사항: 컴파일러 내부 구조, 분산 런타임, 맞춤형 하드웨어 인터페이스 또는 고성능 컴퓨팅 시스템 경험
- 우대 사항: 머신러닝 기초 및 머신러닝 시스템에 대한 이해
- 우대 사항: 어텐션, KV 캐시 관리, 병렬 생성 또는 분산 실행을 포함한 대규모 언어 모델 학습이나 추론 경험
- 우대 사항: 산업 또는 학술 연구 환경에서 소프트웨어를 개발한 경험
- 우대 사항: 대규모 오픈소스 시스템, 머신러닝 프레임워크, 컴파일러 또는 커널 라이브러리에 기여한 경험
복리후생
- 기존 GPU의 제약을 넘어선 AI 플랫폼 구축에 기여합니다
- 첨단 AI 연구를 발표하고 오픈소스화할 기회가 있습니다
- 세계에서 가장 빠른 AI 슈퍼컴퓨터 중 하나와 함께 일합니다
- 스타트업의 활력과 직업 안정성을 함께 누릴 수 있습니다
- 개인의 신념을 존중하는 솔직하고 비관료적인 문화를 지향합니다
- 평등하고 다양한 업무 환경을 제공합니다
- 지속적인 학습, 성장 및 지원의 기회를 제공합니다