Designworks Talent LLC to firma rekrutacyjna i doradcza specjalizująca się w zarządzaniu talentami, obsługująca szybko rozwijające się startupy oraz globalne przedsiębiorstwa. Założona w 2009 roku, łączy doświadczenie rekruterów z narzędziami wykorzystującymi sztuczną inteligencję, aby wspierać szybsze i bardziej precyzyjne zatrudnianie. Firma prowadzi kompleksowe procesy rekrutacyjne, rekrutację projektową i elastyczną współpracę na żądanie, a także wspiera skalowanie strategii zatrudniania i operacji rekrutacyjnych, przywództwo w zakresie pozyskiwania talentów w przedsiębiorstwach, wyszukiwanie kandydatów oparte na danych oraz doświadczenie kandydatów. Takie podejście zapewnia organizacjom elastyczne wsparcie w miarę zmieniających się potrzeb rekrutacyjnych.
Starszy inżynier infrastruktury trenowania AI
Kieruj rozproszoną infrastrukturą GPU do trenowania wielkoskalowych modeli AI na platformie chmurowej nowej generacji. Zwiększaj niezawodność, wydajność, odporność na awarie i gotowość produkcyjną systemów trenowania.
Opis
- Budować i rozwijać rozproszoną infrastrukturę trenowania dużych modeli AI w rozległych klastrach GPU
- Tworzyć i udoskonalać systemy zwiększające niezawodność i wydajność trenowania oraz wykorzystanie zasobów
- Opracowywać odporne na awarie rozwiązania do obsługi punktów kontrolnych, odzyskiwania i operacji trenowania na dużą skalę
- Integrаć modele AI z produkcyjnymi potokami trenowania we współpracy z zespołami inżynierii platformy, orkiestracji i wydajności
- Badać i rozwiązywać problemy wpływające na przepustowość, stabilność, niezawodność i efektywność kosztową trenowania
- Tworzyć narzędzia i automatyzację usprawniające pracę badaczy i inżynierów AI
- Definiować najlepsze praktyki dotyczące infrastruktury trenowania, procesów operacyjnych i niezawodności platformy
- Współtworzyć platformę infrastruktury AI jako jeden z pierwszych członków zespołu inżynieryjnego
- Współpracować z zespołami infrastruktury, orkiestracji, wydajności i uczenia maszynowego
Wymagania
- Praktyczne doświadczenie w budowaniu i obsłudze rozproszonych systemów trenowania lub wielkoskalowej infrastruktury uczenia maszynowego
- Doświadczenie w pracy z dużymi modelami AI, modelami bazowymi, procesami dostrajania po treningu lub porównywalnymi systemami uczenia maszynowego
- Dobra znajomość wyzwań związanych z niezawodnością, skalowalnością i wydajnością wielowęzłowego trenowania na GPU
- Doświadczenie w łączeniu systemów trenowania z produkcyjnymi potokami uczenia maszynowego
- Bardzo dobre umiejętności programistyczne i doświadczenie w pracy ze złożonymi systemami rozproszonymi
- Umiejętność samodzielnego prowadzenia wymagających technicznie projektów
- Gotowość do pracy z dużą odpowiedzialnością i niewielką liczbą formalnych procedur
- Mile widziane: doświadczenie z PyTorch Distributed, DeepSpeed, Megatron-LM, Ray lub podobnymi technologiami
- Mile widziane: doświadczenie w nadzorowanym dostrajaniu (SFT), uczeniu ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) lub innych procesach dostrajania po treningu
- Mile widziane: doświadczenie w obsłudze infrastruktury trenowania AI na dużą skalę u dostawcy hyperscale, w organizacji badawczej AI, u dostawcy chmury lub w środowisku chmury GPU
- Mile widziane: doświadczenie w optymalizacji wykorzystania GPU, wydajności trenowania lub niezawodności systemów rozproszonych
- Mile widziane: znajomość Kubernetes, konteneryzowanych obciążeń AI i wielkoskalowych platform infrastrukturalnych
- Wymagane jest zezwolenie na pracę w USA
- Obecnie nie jest dostępne sponsorowanie wizowe
Benefity
- Niektóre stanowiska kwalifikują się do podwyżek zależnych od wyników
- Niektóre stanowiska obejmują możliwość otrzymania corocznej premii
- Niektóre stanowiska oferują długoterminowe świadczenia motywacyjne
- Ubezpieczenie medyczne jest dostępne dla pracowników w USA
- Ubezpieczenie dentystyczne jest dostępne dla pracowników w USA
- Ubezpieczenie wzroku jest dostępne dla pracowników w USA
- Plan 401(k)
- Dopłaty firmy do planu 401(k)
- Płatne dni świąteczne w każdym roku kalendarzowym