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Cerebras
Cerebras
501 – 1.000 Funcionários
HardwareInteligência artificialSaaS
A Cerebras desenvolve hardware de IA em escala de wafer e software integrado para treinamento e inferência de modelos de alto desempenho. Seu Wafer-Scale Engine alimenta o sistema CS-3 e a Cerebras Inference Cloud, que oferece suporte a fluxos de trabalho compatíveis com a API da OpenAI e à implantação em ambientes locais, na nuvem e na borda. A plataforma da empresa foi projetada para aplicações como disponibilização de modelos, ajuste fino, pré-treinamento, agentes de IA em tempo real, genômica, descoberta de medicamentos, cibersegurança e busca empresarial. A Cerebras reúne chips, sistemas e software especializados para organizações que desenvolvem e operam cargas de trabalho exigentes de inteligência artificial, com uma equipe de 501 a 1.000 funcionários.
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Vagas da empresa

Cientista de IA/ML aplicada

Desenvolva e amplie modelos de linguagem personalizados para o hardware de IA em escala de wafer da Cerebras. Transforme desafios dos clientes em estratégias de treinamento e sistemas de IA agêntica.

USEstados UnidosCACalifórniaHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsInteligência artificial
PythonPyTorch

Descrição

  • Desenvolver modelos personalizados de linguagem e aprendizado profundo para casos de uso dos clientes
  • Trabalhar com as partes interessadas dos clientes para identificar soluções de IA para problemas de negócios
  • Avaliar a viabilidade, a qualidade e a prontidão dos dados e a arquitetura do modelo ao definir o escopo dos projetos
  • Definir marcos do projeto, medidas de sucesso e parâmetros de avaliação
  • Projetar e executar receitas completas de treinamento para modelos personalizados
  • Criar estratégias de adaptação de modelos, incluindo pré-treinamento contínuo, ajuste fino supervisionado, RLHF e DPO
  • Gerenciar pipelines de treinamento desde a preparação e tokenização dos dados até o ajuste de hiperparâmetros e a análise de perda
  • Avaliar a convergência do modelo, o comportamento da perda e a estabilidade do gradiente em hardware especializado
  • Ampliar cargas de treinamento com bilhões de parâmetros em clusters da Cerebras
  • Desenvolver e otimizar recursos de sistemas agênticos para uso de ferramentas, raciocínio com contexto longo e planejamento em várias etapas
  • Oferecer conhecimento especializado em IA/ML em análises técnicas aprofundadas
  • Construir e manter relacionamentos com os clientes como principal especialista em IA/ML deles
  • Levar as necessidades dos clientes às equipes internas de pesquisa e engenharia
  • Trabalhar com as equipes de aprendizado de máquina e produto em arquiteturas de modelos, receitas de treinamento e estudos de caso internos
  • Transformar projetos bem-sucedidos com clientes em playbooks internos

Requisitos

  • Ter mestrado ou doutorado em ciência da computação, aprendizado de máquina ou área relacionada
  • Demonstrar conhecimento especializado em transformers densos, mistura de especialistas, modelos multimodais e de sequência, leis de escala e dinâmica de treinamento
  • Ter histórico comprovado de treinamento ou ajuste fino de modelos grandes com mais de 1 bilhão de parâmetros
  • Ter experiência direta na resolução de desafios de treinamento de modelos em grande escala
  • Ter alto domínio de Python e PyTorch
  • Ter experiência com frameworks de treinamento distribuído
  • Ter experiência com pipelines e ferramentas distribuídos de processamento de dados em grande escala
  • Ter fortes habilidades de colaboração e comunicação
  • Trabalhar de forma independente e em equipe em um ambiente dinâmico
  • Gerenciar vários projetos e se adaptar às mudanças nas necessidades dos clientes
  • Apresentar resultados técnicos complexos a públicos que vão de executivos da alta administração a cientistas pesquisadores

Benefícios

  • Ajudar a construir uma plataforma de IA projetada para ir além das limitações das GPUs
  • Publicar pesquisas avançadas em IA e disponibilizá-las como código aberto
  • Trabalhar com um dos supercomputadores de IA mais rápidos do mundo
  • Combinar a energia de uma startup com estabilidade profissional
  • Fazer parte de uma cultura direta e sem excesso de formalidades corporativas, que respeita as crenças individuais
  • Contar com aprendizado contínuo, oportunidades de crescimento e apoio

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