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1 – 10 Funcionários
ConsultoriaLogísticaMarketing
A adaption desenvolve sistemas e ferramentas de inteligência artificial adaptativa projetados para ajustar a inteligência a usuários individuais, idiomas, setores e casos especializados. Seu trabalho abrange Adaptive Data, Adaptive Intelligence e Adaptive Interfaces — abordagens que ajudam os modelos a se adaptar continuamente e oferecem experiências de usuário mais responsivas, sem depender tanto de instruções manuais ou de um único modelo monolítico. A tecnologia da empresa é relevante para organizações que exploram aplicações práticas de IA em áreas como consultoria, logística e marketing.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) de inferência — Adaption (híbrido, Bay Area)

Otimize a infraestrutura de inferência para aumentar o throughput, reduzir custos e diminuir a latência na Adaption, uma empresa de IA que desenvolve sistemas de inteligência adaptativa. Aprimore o serving de modelos em GPUs, mecanismos de inferência e cargas de trabalho de produção.

USEstados UnidosCACalifórniaHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro
C++PythonRust

Descrição

  • Liderar a responsabilidade pelos custos e pelo desempenho da pilha de inferência.
  • Aumentar o throughput e reduzir custos e latência de cauda por meio do gerenciamento de cache KV, batching contínuo, decodificação especulativa e quantização.
  • Otimizar cargas de trabalho de prefill e decode de contextos longos com base no tráfego real de produção.
  • Ajustar o roteamento entre a infraestrutura interna e provedores externos de acordo com custo, capacidade e desempenho.
  • Utilizar mecanismos de serving como vLLM, SGLang e TensorRT-LLM, trabalhando abaixo do framework quando necessário.
  • Desenvolver sistemas de profiling e medição para localizar o uso de tempo, memória e computação.
  • Trabalhar em estreita parceria com os engenheiros responsáveis pela frota de serving.

Requisitos

  • Ter pelo menos cinco anos de experiência em sistemas de ML, infraestrutura de inferência ou engenharia de desempenho, com ganhos mensuráveis em custo ou latência.
  • Demonstrar conhecimento profundo de serving de modelos, incluindo prefill e decode, largura de banda de memória, batching e concorrência.
  • Ter experiência em produção com mecanismos de serving como vLLM, SGLang ou TensorRT-LLM.
  • Usar Python com confiança e ter proficiência em C++, Rust ou outra linguagem de programação de sistemas.
  • Compreender aspectos de desempenho de GPUs, incluindo CUDA, NCCL, precisão mista, organização da memória, kernels ou quantização.
  • Ser capaz de trabalhar presencialmente na Bay Area em um modelo híbrido.

Benefícios

  • Combinar a colaboração presencial na Bay Area com uma equipe distribuída e global-first, além de encontros presenciais da equipe.
  • Receber um auxílio anual de viagem Adaption Passport para explorar um país que você ainda não visitou.
  • Ter uma verba semanal para refeições por delivery ou entrega de compras de mercado.
  • Ter acesso a uma cobertura médica abrangente e a uma generosa política de folgas remuneradas.

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