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Cerebras
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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

Engenheiro(a) de Machine Learning, Integração de Modelos

Leve modelos transformer para o hardware acelerador de IA da Cerebras e otimize seu desempenho de inferência. Desenvolva caminhos de compilação em MLIR enquanto melhora a correção, a latência, o throughput e a eficiência de memória dos modelos.

INÍndiaHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
C++PythonPyTorch

Descrição

  • Leve novos modelos para produção analisando arquiteturas, convertendo pesos, implementando caminhos de execução e validando resultados em relação a implementações de referência.
  • Faça o lowering dos modelos para o hardware da Cerebras usando dialetos MLIR, transformações de grafos, passes de lowering e mapeamentos específicos de hardware.
  • Dê suporte a atenção, multiplicação de matrizes, normalização, embeddings posicionais e outros operadores por meio do desenvolvimento de compiladores e kernels.
  • Otimize a fusão de operadores, os layouts de tensores, o tiling, a alocação de memória, a movimentação de dados e a execução paralela.
  • Melhore o desempenho de prefill e decode ajustando o gerenciamento do KV-cache, o batching e a quantização para obter melhor latência, throughput e uso de memória.
  • Analise discrepâncias numéricas e avalie como mudanças de precisão e otimizações do compilador afetam a acurácia.
  • Use profilers, traces de execução e contadores de hardware para localizar gargalos de computação, memória, comunicação e runtime.
  • Trabalhe em parceria com as equipes de hardware, compilador, kernels e runtime para oferecer suporte confiável a modelos e benchmarks de desempenho reproduzíveis.

Requisitos

  • Proficiência em programação C++ e Python.
  • Experiência prática colocando em funcionamento e depurando modelos de machine learning no PyTorch ou em um framework comparável.
  • Experiência prática com MLIR, incluindo dialetos, padrões de reescrita, passes de transformação e pipelines de lowering.
  • Conhecimento dos fundamentos de compiladores, incluindo representações intermediárias, análise de fluxo de dados e geração de código.
  • Compreensão de arquiteturas transformer, mecanismos de atenção, operações com tensores e precisão numérica.
  • Experiência na criação de perfis e otimização de cargas de trabalho em GPUs ou outros aceleradores de IA.
  • Capacidade de diagnosticar problemas de correção e desempenho no código do modelo, na saída do compilador, nos kernels e na execução do runtime.
  • Experiência com inferência de modelos de linguagem de grande porte, incluindo GQA, atenção de janela deslizante, mixture-of-experts, KV caching e decodificação especulativa.
  • Experiência com FP16, BF16, FP8 ou quantização de poucos bits e seus compromissos entre acurácia e desempenho.
  • Experiência no desenvolvimento de kernels para aceleradores ou backends de compilador específicos de hardware.
  • Familiaridade com execução distribuída, paralelismo de modelos e hierarquias de memória de aceleradores.
  • Contribuições para MLIR, LLVM, frameworks de inferência ou projetos open source relacionados.

Benefícios

  • Emprego estável em um ambiente com ritmo de startup.
  • Oportunidades para publicar e disponibilizar como open source pesquisas avançadas de IA.
  • Trabalhar com um dos supercomputadores de IA mais rápidos do mundo.
  • Uma cultura direta e não corporativa que respeita as crenças individuais.
  • Aprendizado contínuo, crescimento profissional e apoio.
  • Um ambiente de trabalho equitativo e diversificado.

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