51 – 200 Funcionários
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Engenheiro(a) de pesquisa em algoritmos para hardware de inferência de LLM
Desenvolva algoritmos de inferência de LLM para o hardware de IA em memória da Normal Computing. Colabore com as equipes de hardware e arquitetura no codesign de métodos numéricos, benchmarks e protótipos.
Descrição
- Desenvolva algoritmos para cargas de trabalho de inferência de LLM em hardware em memória.
- Trabalhe com as equipes de hardware e arquitetura no codesign de software e hardware.
- Crie métodos numéricos que aproveitem o ruído térmico e a dinâmica analógica.
- Desenvolva estruturas de avaliação e benchmarks para simulações e hardware físico.
- Transforme insights sobre as cargas de trabalho dos modelos em requisitos e oportunidades de projeto de hardware.
- Crie protótipos e refine algoritmos à medida que o hardware evolui da simulação ao silício.
- Melhore o desempenho tanto no nível das portas lógicas quanto no dos algoritmos.
- Teste algoritmos com simuladores, protótipos FPGA e silício quando estiver disponível.
Requisitos
- Conhecimento sólido de inferência de modelos grandes, incluindo mecanismos de atenção, cache KV, decodificação de contexto longo e limites de largura de banda de memória.
- Experiência em aprimorar a inferência com técnicas como quantização, esparsidade, fusão de kernels ou atenção eficiente em memória.
- Familiaridade com sistemas estocásticos, métodos probabilísticos, análise numérica ou computação analógica.
- Experiência em implementar algoritmos próximos ao hardware, em vez de depender apenas de frameworks de alto nível.
- Capacidade de raciocinar a partir dos primeiros princípios sobre novas plataformas computacionais.
- Capacidade comprovada de levar ideias da teoria à implementação em hardware real.
- Sólidos conhecimentos de Python e proficiência em pelo menos uma linguagem de programação de sistemas.
- Capacidade de colaborar com equipes de hardware, arquitetura e software.
- Doutorado em aprendizado de máquina, matemática aplicada, física, engenharia elétrica ou área relacionada é um diferencial.
- Experiência com sistemas analógicos ou de sinais mistos, computação em memória ou arquiteturas não von Neumann é um diferencial.
- Experiência trabalhando com hardware que ainda estava em desenvolvimento quando você ingressou é um diferencial.
- Publicações ou contribuições de código aberto em inferência eficiente, algoritmos estocásticos ou computação inovadora são um diferencial.
Benefícios
- Ambiente de trabalho inclusivo e comprometido com a diversidade.
- Adaptações razoáveis para pessoas com deficiência.
- Proteções de igualdade de oportunidades no emprego.
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