Cerebras
Cerebras
501 – 1.000 Çalışanlar
DonanımSaaSYapay zekâ
Cerebras, yüksek performanslı model eğitimi ve çıkarımı için wafer ölçekli yapay zekâ donanımı ve entegre yazılım geliştirir. Wafer-Scale Engine, CS-3 sistemine ve OpenAI API uyumlu iş akışlarını destekleyen Cerebras Inference Cloud'a güç sağlar; bu çözümler şirket içi, bulut ve uç ortamlarında dağıtıma olanak tanır. Şirketin platformu; model sunma, ince ayar, ön eğitim, gerçek zamanlı yapay zekâ ajanları, genomik, ilaç keşfi, siber güvenlik ve kurumsal arama gibi uygulamalar için tasarlanmıştır. Cerebras, zorlu yapay zekâ iş yükleri oluşturan ve işleten kuruluşlar için uzmanlaşmış çipleri, sistemleri ve yazılımları bir araya getirir; şirketin 501–1.000 çalışanı bulunmaktadır.

ML Algoritma Haritalama ve Performans Mühendisi, Core ML

Makine öğrenimi eğitim ve çıkarım algoritmalarını Cerebras yapay zekâ çipi mimarisine eşleyin. Performans darboğazlarını modelleyin, sistemleri kıyaslayın ve donanım-yazılım ortak tasarımına yön verin.

Açıklama

  • Gelişmiş ML eğitim ve çıkarım algoritmaları için analitik ve ampirik performans modelleri oluşturmak
  • Model boyutu, dizi uzunluğu, toplu iş boyutu, paralellik ve donanım ölçeği boyunca asimptotik davranışı ve algoritmik ödünleşimleri değerlendirmek
  • Model kalitesi, gecikme, iş hacmi, bellek ayak izi, iletişim ve hesaplama maliyetini kapsayan Pareto sınırları geliştirmek
  • Cerebras WSE için, ilgili GPU ve yazılım temel çizgileriyle birlikte prototip uygulamalar ve kıyaslamalar oluşturmak
  • Çekirdek, derleyici, çalışma zamanı, iletişim ve algoritmik darboğazları bulmak için sistem davranışını incelemek
  • Paralel belirteç üretimi, difüzyon ve spekülatif kod çözme, dikkat, seyreklik, uzman karışımı, düşük hassasiyetli hesaplama ve dağıtık eğitim gibi yeni yöntemleri değerlendirmek
  • Uygulama ve ortak tasarım öncelikleri konusunda araştırma, çekirdek, derleyici, çalışma zamanı, çıkarım ve mimari ekipleriyle iş birliği yapmak
  • Performansı öngörmek, ölçümleri analiz etmek ve tasarım ödünleşimlerini karşılaştırmak için araçlar ve görselleştirmeler oluşturmak
  • Sonuçları, varsayımları, sınırlamaları ve önerileri teknik raporlar, sunumlar ve tasarım incelemeleri aracılığıyla sunmak
  • Core ML araştırma önceliklerini, uygulama tercihlerini ve gelecekteki donanım ve yazılım yeteneklerini şekillendirmek

Gereksinimler

  • Bilgisayar bilimi, bilgisayar mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği, matematik veya ilgili bir alanda lisans, yüksek lisans, doktora derecesi ya da eşdeğer pratik deneyim
  • Bilgisayar mimarisi, paralel hesaplama ve sistem performansı hakkında güçlü bilgi
  • Makine öğreniminin temelleri ve ML sistemleri hakkında sağlam anlayış
  • Analitik performans modelleme, algoritmik karmaşıklık analizi, kıyaslama veya sistem simülasyonu deneyimi
  • Kanıtlanmış analitik düşünme ve problem çözme becerisi
  • Python bilgisi ve C++ çalışma bilgisi
  • ML, HPC, CPU, GPU veya hızlandırıcı tabanlı sistemlerde performans profilleme ve hata ayıklama deneyimi
  • Matematiksel analizi, deneysel doğrulamayı ve pratik mühendislik önerilerini ilişkilendirebilme
  • Tercihen roofline analizi, CPU veya GPU simülatörleri, çekirdek optimizasyonu ya da donanım-yazılım ortak tasarımı deneyimi
  • Tercihen CUDA, Triton, PyTorch, JAX veya açık kaynaklı LLM eğitim ve çıkarım sistemlerine aşinalık
  • Tercihen transformer iç yapısı, dikkat varyantları, KV-cache stratejileri, model paralelliği, seyreklik, niceleme ve paralel üretim bilgisi
  • Tercihen ML sistemleri, bilgisayar mimarisi veya hesaplama verimliliği alanlarında araştırma yayınları, patentler ya da kapsamlı açık kaynak katkıları
  • Tercihen gelecekteki donanım veya yazılım mimarileri için teknoloji tercihlerini değerlendirme deneyimi

Yan Haklar

  • Gelişmiş yapay zekâ araştırmalarını yayımlama ve açık kaynak hâline getirme fırsatları
  • Dünyanın en hızlı yapay zekâ süper bilgisayarlarından biriyle çalışma
  • Girişim enerjisini iş güvencesiyle birleştiren ortam
  • Bireysel inançlara saygı duyan, doğrudan ve kurumsal olmayan kültür
  • Sürekli öğrenme, gelişim ve destek fırsatları
  • Eşit ve çeşitlilik içeren bir iş yeri taahhüdü

İlgili İş İlanları

Naseej

BT ve Siber Güvenlik İç Denetçisi

Naseej
501 – 1.000 Çalışanlar
KurumsalSaaSYapay zekâ

Dijital dönüşüm teknolojileri şirketi Naseej için siber güvenlik ve BT denetimleri yürütün; Ulusal Siber Güvenlik Kurumu gerekliliklerine uyumu ve olağanüstü durum kurtarma süreçlerini inceleyin. Kontrolleri test edin, kanıtları belgeleyin, kurtarma planlarını ve prosedürlerini değerlendirin.

Aç
TÜV TRUST IT Unternehmensgruppe TÜV AUSTRIA

Elektronik Kimlikler ve Güven Hizmetleri için Junior Güvenlik Denetçisi

TÜV TRUST IT Unternehmensgruppe TÜV AUSTRIA
51 – 200 Çalışanlar
KurumsalSiber güvenlikUyumluluk

TÜV’ün bilgi güvenliği sertifikasyon çalışmaları kapsamında elektronik kimlikler ve güven hizmetleri konusunda danışmanlık yapın ve denetimler gerçekleştirin. Güvenlik kontrollerini değerlendirin, bulguları raporlayın ve karmaşık uyum projelerini koordine edin.

Aç