Designworks Talent LLC er et rekrutterings- og talentrådgivningsfirma som bistår raskt voksende oppstartsbedrifter og globale selskaper. Selskapet ble grunnlagt i 2009 og kombinerer erfarne rekrutterere med AI-baserte verktøy for å støtte raskere og mer målrettede ansettelser. Arbeidet omfatter komplette rekrutteringsoppdrag, prosjektbasert rekruttering og fleksible løsninger ved behov, i tillegg til skalerbare ansettelsesstrategier, rekrutteringsdrift, strategisk ledelse innen talentanskaffelse, datadrevet kandidatsøk og kandid atopplevelse. Teamets tilnærming er utformet for å gi organisasjoner tilpasningsdyktig støtte etter hvert som rekrutteringsbehovene deres utvikler seg.
Forsker innen anvendt AI – infrastruktur og inferens
Led anvendt forskning innen AI-infrastruktur, inferenssystemer og akseleratorstrategi. Påvirk tekniske, produktmessige, finansielle og kommersielle beslutninger for skalerbare AI-arbeidsbelastninger.
Beskrivelse
- Fastsette selskapets langsiktige retning for datasenterinfrastruktur
- Følge leverandørers og hyperskalaaktørers veikart, forskning, standardiseringsarbeid samt utviklingen innen oppstartsbedrifter og venturekapital på tvers av strøm, kjøling, bygging, rack- og hallutforming, lokalisering, regulering og infrastrukturøkonomi
- Utvikle og validere produkt- og ingeniørfaglige standpunkter for hva som skal bygges, kjøpes eller forfølges gjennom partnerskap
- Evaluere teknologiske standpunkter opp mot kostnader, tidsplaner og begrensninger i den fysiske infrastrukturen
- Vedlikeholde den tekniske referansemodellen for kundehaller på tvers av GPU-generasjoner, inkludert tetthet, effektområder, kjøletopologier og stedskapasitet
- Besøke operative og potensielle datasentre
- Utarbeide kostnadsmodeller for økonomi, prising og salg, inkludert kostnad per rack, megawatt og GPU-time
- Støtte salgs- og leveringsteam i teknisk komplekse diskusjoner med kunder og partnere
- Rådgive produkt- og go-to-market-team om troverdige kapabiliteter og leveringstidsplaner
- Gjennomføre teknisk due diligence av infrastrukturpartnere, colocation-leverandører, leverandørers referansedesign og mulige tilleggsoppkjøp
- Validere strømstrategier som dekker tilgjengelighet for nettilknytning, køposisjon, forsynings- og PPA-strukturer, lokal produksjon, utstyr med lang leveringstid, valg av sted og byggerekkefølge
- Samarbeide med engineering-, produkt-, infrastruktur-, finans- og kommersielle team som senior individuell bidragsyter
Krav
- Omfattende praktisk erfaring med moderne AI-modeller
- Sterk ekspertise innen inferens, utover modelltrening alene
- God arbeidskunnskap om ett eller flere akseleratorekosystemer
- Praktisk erfaring på compiler-, kernel- eller runtime-nivå med teknologier som CUDA, Triton, ROCm/HIP, XLA eller tilsvarende
- God arbeidskunnskap om flere silisiumøkosystemer
- Omfattende erfaring med AI-, maskinlærings- eller AI-modellteknologier
- Sterk forståelse av AI-modellarkitekturer og utviklingsprosesser
- Evne til å vurdere forsknings- og ingeniørmessige konsekvenser av fremvoksende AI-teknologier
- Erfaring med én eller flere store modellkategorier, inkludert språk-, syns-, lyd- eller multimodale modeller
- Praktisk inferenserfaring som dekker serving, optimalisering og reduksjon av latenstid og kostnader samtidig som kvaliteten opprettholdes
- Kunnskap om en moderne serving-stack som vLLM, SGLang, TensorRT-LLM eller tilsvarende
- Produksjonserfaring med kvantisering, batching og KV-cache-teknikker
- Evne til å analysere servingkostnader kvantitativt og bygge modeller som tåler finansiell og kommersiell gjennomgang
- Amerikansk arbeidstillatelse kreves
- Visumsponsing er for tiden ikke tilgjengelig
- Berettigelse kan kreve amerikansk eksportkontrollscreening og, der det er relevant, lisensiering
- Villighet og evne til å reise internasjonalt ved behov, opptil 25 prosent
- Ønskelig: kjennskap til frontier-laboratorier, leverandører av open-weight-modeller, oppstartsbedrifter innen serving og inferens, silisiumleverandører og relevante forskningsgrupper
- Ønskelig: erfaring med anvendt forskning basert på primærkilder, artikler, modellkort, leverandørers veikart eller benchmarker for å utvikle etterprøvbare standpunkter under usikkerhet
- Ønskelig: evne til å formidle forskningsresultater til engineering-, produkt-, go-to-market- og finansteam
- Ønskelig: erfaring fra flere datasenterutbygginger og leverandørers referansedesign
- Ønskelig: erfaring med væskekjøling eller rackinstallasjoner med høy tetthet over 100 kW
- Ønskelig: erfaring med idriftsettelse, kapasitetsplanlegging for eller overlevering av nye datahaller
- Ønskelig: publikasjoner, patenter, deltakelse i standardiseringsorganer eller en synlig ekstern tilstedeværelse innen infrastruktur
- En ph.d. innen et relevant fagområde er én mulig vei, men ikke et krav
Fordeler
- Omtrent tre dager i uken på kontoret
- Internasjonale reiser til datasentre og colocation-anlegg kan være nødvendig, opptil 25 prosent
- Teknisk arbeid med stor innvirkning og direkte påvirkning på AI-infrastrukturstrategien
- Omfattende eierskap og autonomi med direkte tilgang til senior teknisk ledelse
- Tverrfunksjonell eksponering på tvers av AI-modeller, inferens, akseleratorer, programvaresystemer, nettverk, infrastruktur og økonomi
- Avanserte tekniske utfordringer innen inferens med flere akseleratorer, intelligent ruting, ytelsesoptimalisering, tokenøkonomi samt compiler-, kernel- og runtimeteknologier
- Forskning med direkte anvendelse innen engineering, produkt, kommersiell strategi og investeringsbeslutninger
- Et slankt, seniort miljø med erfarne tekniske bidragsytere