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Normal Computing
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51 – 200 Funcionários
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) de frontend de compiladores, arquiteturas de LLM

Amplie o suporte do compilador a arquiteturas emergentes de LLM, incluindo variantes de atenção, roteamento MoE, quantização e formatos numéricos. Valide a inicialização de modelos em simuladores e protótipos FPGA para o hardware de IA em memória da Normal Computing.

USEstados UnidosCACalifórniaHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de frontendEngenheiro de software
C++PythonPyTorchRust

Descrição

  • Amplie o suporte do frontend e do nível intermediário do compilador a arquiteturas emergentes de LLM.
  • Implemente variantes de atenção, esquemas de roteamento MoE e outras arquiteturas no compilador.
  • Amplie a IR, as operações e as etapas de lowering para representar com precisão novas primitivas arquiteturais.
  • Mantenha a cobertura de testes à medida que o compilador evolui.
  • Represente esquemas de quantização e formatos numéricos sem comprometer a precisão do modelo.
  • Acompanhe os avanços nas arquiteturas de LLM e recomende prioridades para o futuro suporte do compilador.
  • Encaminhe programas após o lowering aos engenheiros de compiladores de backend para o mapeamento em hardware.
  • Trabalhe com o engenheiro de serving de LLM para levar os modelos do suporte do compilador ao serving.
  • Valide a inicialização do compilador com simuladores e protótipos FPGA antes que o silício esteja disponível.

Requisitos

  • Experiência prática no desenvolvimento e lançamento de etapas de compilador para ML.
  • Grande familiaridade com os componentes internos do PyTorch, de preferência incluindo TorchDynamo, FX e torch.export.
  • Conhecimento prático de arquiteturas modernas de LLM, incluindo mecanismos de atenção, roteamento MoE e esquemas de quantização.
  • Conforto para projetar infraestrutura de compiladores em uma base de código nova e ampliar uma já estabelecida.
  • Conforto para desenvolver software para hardware em evolução, da simulação à inicialização.
  • Fluência em Python.
  • Familiaridade com C++ ou Rust.
  • Experiência com IREE, XLA ou TVM é um diferencial.
  • Familiaridade com JAX ou ONNX é um diferencial.
  • Experiência em particionar modelos entre dispositivos com paralelismo tensorial, de pipeline ou de especialistas é um diferencial.
  • Experiência em codesenvolvimento de hardware e software é um diferencial.
  • Experiência com alvos de hardware não convencionais ou de computação em memória é um diferencial.
  • Contribuições para projetos de código aberto de compiladores ou infraestrutura de ML são um diferencial.

Benefícios

  • Trabalho próximo à pesquisa, com oportunidade de publicar em nome da Normal Computing.
  • Trabalho com hardware pré-silício usando simuladores e protótipos FPGA.
  • Ambiente de trabalho inclusivo com compromisso de igualdade de oportunidades no emprego.
  • Adaptações razoáveis estão disponíveis para pessoas com deficiência.

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