Cerebras
Cerebras
Cerebras dezvoltă hardware de inteligență artificială la nivel de wafer și software integrat pentru antrenarea și inferența modelelor de înaltă performanță. Wafer-Scale Engine al companiei alimentează sistemul CS-3 și Cerebras Inference Cloud, care acceptă fluxuri de lucru compatibile cu OpenAI API și implementarea în medii locale, cloud și edge. Platforma companiei este concepută pentru aplicații precum servirea modelelor, ajustarea fină, preantrenarea, agenții AI în timp real, genomica, descoperirea de medicamente, securitatea cibernetică și căutarea enterprise. Cerebras reunește cipuri, sisteme și software specializate pentru organizații care construiesc și operează sarcini de lucru solicitante de inteligență artificială, având o echipă de 501–1.000 de angajați.

Inginer de mapare a algoritmilor și performanță pentru învățarea automată de bază

Mapează algoritmii de antrenare și inferență pentru învățare automată pe arhitectura cipurilor AI Cerebras. Modelează blocajele de performanță, evaluează sistemele și contribuie la co-proiectarea hardware-software.

Descriere

  • Construirea de modele analitice și empirice de performanță pentru algoritmi avansați de antrenare și inferență pentru învățare automată
  • Evaluarea comportamentului asimptotic și a compromisurilor algoritmice în funcție de dimensiunea modelului, lungimea secvenței, dimensiunea lotului, paralelism și amploarea hardware-ului
  • Dezvoltarea unor frontiere Pareto care acoperă calitatea modelului, latența, debitul, amprenta de memorie, comunicarea și costul de calcul
  • Crearea de implementări prototip și benchmarkuri pentru Cerebras WSE, alături de baze de referință relevante pentru GPU și software
  • Investigarea comportamentului sistemului pentru identificarea blocajelor la nivel de kernel, compilator, runtime, comunicare și algoritmi
  • Evaluarea metodelor emergente precum generarea paralelă de tokeni, difuzia și decodarea speculativă, mecanismele de atenție, raritatea, amestecul de experți, calculul cu precizie redusă și antrenarea distribuită
  • Colaborarea cu echipele de cercetare, kernel, compilator, runtime, inferență și arhitectură privind prioritățile de implementare și co-proiectare
  • Crearea de instrumente și vizualizări pentru proiectarea performanței, analiza măsurătorilor și compararea compromisurilor de design
  • Prezentarea concluziilor, ipotezelor, limitărilor și recomandărilor prin rapoarte tehnice, prezentări și analize de design
  • Stabilirea priorităților de cercetare Core ML, a opțiunilor de implementare și a viitoarelor capabilități hardware și software

Cerințe

  • Diplomă de licență, masterat, doctorat sau experiență practică echivalentă în informatică, inginerie informatică, inginerie electrică, matematică sau un domeniu conex
  • Cunoștințe solide de arhitectură a calculatoarelor, calcul paralel și performanța sistemelor
  • Înțelegere aprofundată a fundamentelor învățării automate și a sistemelor de învățare automată
  • Experiență în modelarea analitică a performanței, analiza complexității algoritmice, benchmarking sau simularea sistemelor
  • Capacitate demonstrată de raționament analitic și rezolvare a problemelor
  • Competențe avansate de Python și cunoștințe practice de C++
  • Experiență în profilarea și depanarea performanței în sisteme de învățare automată, HPC, CPU, GPU sau sisteme bazate pe acceleratoare
  • Capacitatea de a corela analiza matematică, validarea experimentală și recomandările practice de inginerie
  • Reprezintă un avantaj: experiență în analiza roofline, simulatoare CPU sau GPU, optimizarea kernelurilor sau co-proiectarea hardware-software
  • Reprezintă un avantaj: familiaritate cu CUDA, Triton, PyTorch, JAX sau sisteme open-source de antrenare și inferență pentru LLM
  • Reprezintă un avantaj: cunoștințe despre componentele interne ale transformatoarelor, variantele de atenție, strategiile pentru memoria cache KV, paralelismul modelelor, raritate, cuantizare și generare paralelă
  • Reprezintă un avantaj: publicații de cercetare, brevete sau contribuții open-source substanțiale în sisteme de învățare automată, arhitectură de calculatoare sau eficiență computațională
  • Reprezintă un avantaj: experiență în evaluarea opțiunilor tehnologice pentru viitoare arhitecturi hardware sau software

Beneficii

  • Oportunități de publicare și dezvoltare open-source a cercetării avansate în inteligență artificială
  • Lucrul cu unul dintre cele mai rapide supercalculatoare AI din lume
  • Energia unui startup combinată cu stabilitatea locului de muncă
  • Cultură directă, non-corporatistă, care respectă convingerile individuale
  • Oportunități continue de învățare, dezvoltare și sprijin
  • Angajament față de un loc de muncă echitabil și divers

Locuri de muncă similare

Fieldguide

Product Support Representative, UK Remote

Fieldguide

Help Fieldguide customers use its audit automation platform by resolving technical issues and improving onboarding. Partner with Engineering, Product, and Design to share customer feedback and support feature trials.

Deschide
Superior Virtual Solutions, LLC

Florida Remote Nonprofit Fundraising Support Specialist

Superior Virtual Solutions, LLC

Handle inbound donor calls for established nonprofit fundraising campaigns from a remote setting. Process donations and pledges using approved scripts and procedures while meeting compliance standards.

Deschide
Superior Virtual Solutions, LLC

Remote Customer Service Professional, Multiple Client Programs

Superior Virtual Solutions, LLC

Provide remote customer service as a contractor for nationally recognized companies through Superior Virtual Solutions. Handle calls, transactions, reservations, and service requests from a professional home office.

Deschide
Motorola Solutions

Remote Video Customer Support Manager, Northeastern U.S.

Motorola Solutions

Manage Motorola Solutions’ Mobile Video and Vehicle Intelligence service contracts across the northeastern United States. Lead service delivery, renewals, technical escalations, and customer satisfaction.

Deschide
Visio Lending

Senior Business Intelligence Engineer

Visio Lending
51 – 200 Angajați
FinanțeImobiliare

Lead Power BI reporting and semantic modeling for Visio Lending, a rental home financing company. The role covers platform operations, SQL analysis, DAX, and report releases.

Deschide