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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 Mapeamento de Algoritmos de ML e Desempenho, Core ML

Mapear algoritmos de treinamento e inferência de aprendizado de máquina para a arquitetura de chips de IA da Cerebras. Modelar gargalos de desempenho, avaliar sistemas e orientar o codesign de hardware e software.

USEstados UnidosCACalifórniaHíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro
C++PythonPyTorch

Descrição

  • Construir modelos analíticos e empíricos de desempenho para algoritmos avançados de treinamento e inferência de ML
  • Avaliar o comportamento assintótico e os trade-offs algorítmicos considerando o tamanho do modelo, o comprimento da sequência, o tamanho do lote, o paralelismo e a escala do hardware
  • Desenvolver fronteiras de Pareto abrangendo qualidade do modelo, latência, vazão, uso de memória, comunicação e custo computacional
  • Criar implementações de protótipo e benchmarks para o Cerebras WSE junto a referências relevantes de GPU e software
  • Investigar o comportamento do sistema para localizar gargalos em kernels, compiladores, ambientes de execução, comunicação e algoritmos
  • Avaliar métodos emergentes, como geração paralela de tokens, decodificação por difusão e especulativa, atenção, esparsidade, mistura de especialistas, computação de baixa precisão e treinamento distribuído
  • Colaborar com as equipes de pesquisa, kernels, compiladores, ambientes de execução, inferência e arquitetura nas prioridades de implementação e codesign
  • Criar ferramentas e visualizações para projetar o desempenho, analisar medições e comparar trade-offs de design
  • Apresentar conclusões, premissas, limitações e recomendações por meio de relatórios técnicos, apresentações e revisões de design
  • Definir prioridades de pesquisa do Core ML, escolhas de implementação e futuras capacidades de hardware e software

Requisitos

  • Bacharelado, mestrado, doutorado ou experiência prática equivalente em ciência da computação, engenharia da computação, engenharia elétrica, matemática ou área relacionada
  • Forte conhecimento de arquitetura de computadores, computação paralela e desempenho de sistemas
  • Boa compreensão dos fundamentos de aprendizado de máquina e de sistemas de ML
  • Experiência com modelagem analítica de desempenho, análise de complexidade algorítmica, benchmarking ou simulação de sistemas
  • Capacidade comprovada de raciocínio analítico e resolução de problemas
  • Proficiência em Python e conhecimento prático de C++
  • Experiência em criação de perfis e depuração de desempenho em sistemas de ML, HPC, CPU, GPU ou baseados em aceleradores
  • Capacidade de conectar análise matemática, validação experimental e recomendações práticas de engenharia
  • Será considerado um diferencial ter experiência com análise roofline, simuladores de CPU ou GPU, otimização de kernels ou codesign de hardware e software
  • Será considerado um diferencial ter familiaridade com CUDA, Triton, PyTorch, JAX ou sistemas de treinamento e inferência de LLMs de código aberto
  • Será considerado um diferencial ter conhecimento sobre o funcionamento interno de transformers, variantes de atenção, estratégias de cache KV, paralelismo de modelos, esparsidade, quantização e geração paralela
  • Será considerado um diferencial ter publicações de pesquisa, patentes ou contribuições substanciais de código aberto em sistemas de ML, arquitetura de computadores ou eficiência computacional
  • Será considerado um diferencial ter experiência na avaliação de escolhas tecnológicas para futuras arquiteturas de hardware ou software

Benefícios

  • Oportunidades para publicar e disponibilizar como código aberto pesquisas avançadas de IA
  • Trabalhar com um dos supercomputadores de IA mais rápidos do mundo
  • Energia de startup combinada com estabilidade profissional
  • Cultura direta e não corporativa que respeita as crenças individuais
  • Oportunidades contínuas de aprendizado, desenvolvimento e suporte
  • Compromisso com um ambiente de trabalho igualitário e diverso

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