Normal Computing
Normal Computing
51 – 200 Wafanyakazi
Taarifa za wasifu zilizopo zinasema kuwa Normal Computing ilianzishwa mwaka 2022, lakini hazielezi bidhaa, huduma, sekta au muktadha wa kuajiri wa kampuni hiyo. Maelezo zaidi mahususi kuhusu kampuni yanahitajika ili kutoa muhtasari wenye manufaa kwa wanaotafuta kazi.

Mhandisi wa Frontend ya Kikusanyaji kwa Miundo ya LLM

Panua usaidizi wa kikusanyaji kwa miundo mipya ya LLM, kuanzia aina za attention na uelekezaji wa MoE hadi quantization na miundo ya nambari. Thibitisha uanzishaji wa modeli kwa kutumia simulators na prototipu za FPGA kwa maunzi ya AI ya ndani ya kumbukumbu ya Normal Computing.

Maelezo

  • Panua usaidizi wa frontend na kikusanyaji cha kiwango cha kati kwa miundo mipya ya LLM.
  • Tekeleza aina za attention, mbinu za uelekezaji wa MoE, na miundo mingine katika kikusanyaji.
  • Panua IR, operesheni, na hatua za lowering ili kuwakilisha kwa usahihi vipengele vipya vya miundo ya maunzi.
  • Dumisha kiwango cha majaribio kadiri kikusanyaji kinavyobadilika.
  • Wakilisha mbinu za quantization na miundo ya nambari huku ukihifadhi usahihi wa modeli.
  • Fuatilia maendeleo katika miundo ya LLM na kupendekeza vipaumbele vya usaidizi wa kikusanyaji wa baadaye.
  • Kabidhi programu zilizopitia lowering kwa wahandisi wa kikusanyaji cha backend ili zipangiwe maunzi.
  • Shirikiana na mhandisi wa uwasilishaji wa LLM kuhamisha modeli kutoka usaidizi wa kikusanyaji hadi uwasilishaji.
  • Thibitisha uanzishaji wa kikusanyaji kwa simulators na prototipu za FPGA kabla silicon haijapatikana.

Mahitaji

  • Uzoefu wa vitendo wa kutengeneza na kusafirisha hatua za kikusanyaji cha ML.
  • Uelewa mzuri wa ndani ya PyTorch, ikiwezekana ukiwemo TorchDynamo, FX, na torch.export.
  • Ujuzi wa kazi kuhusu miundo ya kisasa ya LLM, ikiwemo mifumo ya attention, uelekezaji wa MoE, na mbinu za quantization.
  • Uwezo wa kubuni miundombinu ya kikusanyaji katika codebase mpya na kupanua iliyopo.
  • Uwezo wa kutengeneza programu kwa maunzi yanayoendelea kubadilika, kuanzia uigaji hadi uanzishaji.
  • Ufasaha wa Python.
  • Uzoefu na C++ au Rust.
  • Uzoefu na IREE, XLA, au TVM ni faida.
  • Uzoefu na JAX au ONNX ni faida.
  • Uzoefu wa kugawa modeli kwenye vifaa kadhaa kwa kutumia tensor, pipeline, au expert parallelism ni faida.
  • Uzoefu wa kubuni maunzi na programu kwa pamoja ni faida.
  • Uzoefu na malengo ya maunzi yasiyo ya kawaida au ya ndani ya kumbukumbu ni faida.
  • Michango kwa miradi huria ya kikusanyaji au miundombinu ya ML ni faida.

Manufaa

  • Kazi inayohusiana kwa karibu na utafiti, pamoja na fursa ya kuchapisha kwa niaba ya Normal Computing.
  • Kufanya kazi na maunzi kabla silicon haijapatikana kwa kutumia simulators na prototipu za FPGA.
  • Mahali pa kazi jumuishi lenye dhamira ya kutoa fursa sawa za ajira.
  • Marekebisho yanayofaa yanapatikana kwa watu wenye ulemavu.

Kazi Zinazohusiana

Commure

Mhandisi Mwandamizi wa Programu za AI Tumizi

Commure

Jenga otomatiki ya mzunguko wa mapato inayotumia LLM kwa jukwaa la AI la huduma za afya la Commure. Tengeneza mifumo ya kutegemewa ya madai, malipo, kukataliwa kwa madai, rufaa na uchimbaji wa taarifa kwenye nyaraka.

Fungua
Commure

Mhandisi Mwandamizi wa Programu, Uchanganuzi wa Madai

Commure

Jenga miundombinu ya madai ya afya ya Commure inayotumia AI, ikijumuisha miunganisho ya clearinghouse na mifumo ya EDI. Tengeneza uelekezaji wa ustahiki na kanuni za mzunguko wa mapato zinazoweza kupanuliwa.

Fungua
Nubank

Mhandisi Mkuu Mwandamizi wa Programu, Jukwaa la Backend

Nubank
5,001 – 10,000 Wafanyakazi
Huduma za benkiTeknolojia ya kifedha

Ongoza uundaji wa huduma za backend zilizosambazwa na API za jukwaa la kifedha la Nubank duniani. Simamia mifumo ya ndani inayotegemeka inayosaidia timu za bidhaa katika shirika lote.

Fungua
OpenAI

Mhandisi wa Programu, Miundombinu ya Utambulisho

OpenAI

Jenga na umiliki proksi salama za ufikiaji zenye uwezo mkubwa na huduma za utambulisho kwa jukwaa la utafiti na uwasilishaji la OpenAI. Tengeneza mifumo iliyosambazwa kuanzia usanifu hadi uzalishaji.

Fungua