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 Çalışma Zamanı ve Çekirdek Mühendisi, Core ML
Core ML araştırmalarını üretim yazılımlarına dönüştüren yüksek performanslı çalışma zamanları ve çekirdekler geliştirin. Cerebras’ın wafer-scale yapay zekâ platformu ve makine öğrenimi sistemleri için yazılım oluşturun ve optimize edin.
Açıklama
- Yeni Core ML algoritmaları için çalışma zamanı bileşenleri ve yüksek performanslı çekirdekler tasarlayın ve uygulayın
- Araştırma prototiplerini, gerektiğinde referans sürümleri ve GPU karşılaştırmalarını da içerecek şekilde, verimli Cerebras platformu uygulamalarına dönüştürün
- ML çerçeveleri, derleyiciler, çalışma zamanları, iletişim sistemleri ve çekirdekler genelinde performans profili çıkarın ve sorunları giderin
- Büyük ölçekli eğitim ve düşük gecikmeli çıkarım için hesaplamayı, bellek aktarımlarını, iletişimi ve eşzamanlılığı optimize edin
- İşlevsellik, performans ve sayısal doğruluk için kıyaslamalar, ölçüm araçları ve otomatik testler oluşturun
- Core ML araştırmacıları ile derleyici, çalışma zamanı, çekirdek ve çıkarım mühendisleriyle yakın çalışın
- Tekrarlanan kısıtları ve platformu geliştirme fırsatlarını belirleyerek yazılım mimarisi ve yol haritası kararlarına katkıda bulunun
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, bilgisayar mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği veya ilgili bir alanda lisans, yüksek lisans, doktora derecesi ya da eşdeğer pratik deneyim
- Yüksek performanslı sistem yazılımları, makine öğrenimi sistemleri, çalışma zamanları, derleyiciler veya hesaplama çekirdekleri geliştirme deneyimi
- C++ ve Python programlama dillerinde güçlü beceriler
- Paralel programlama, bellek yönetimi, eşzamanlılık, veri yapıları ve performans optimizasyonu konusunda sağlam bilgi
- Birden fazla sistem katmanındaki karmaşık yazılımlarda hata ayıklama ve profil çıkarma konusunda kanıtlanmış yetkinlik
- PyTorch veya JAX gibi modern makine öğrenimi mimarileri ve çerçevelerine aşinalık
- Araştırmacılarla etkili iş birliği yapabilme ve değişen algoritmik ihtiyaçları güvenilir yazılıma dönüştürebilme
- Tercihen CUDA, Triton, düşük seviyeli assembly, hızlandırıcı programlama veya C benzeri alana özgü bir dil deneyimi
- Tercihen derleyici iç yapıları, dağıtık çalışma zamanları, özel donanım arayüzleri veya yüksek performanslı hesaplama sistemleri deneyimi
- Tercihen makine öğrenimi temelleri ve ML sistemleri hakkında bilgi
- Tercihen dikkat mekanizması, KV önbelleği yönetimi, paralel üretim veya dağıtık yürütme dâhil LLM eğitimi ya da çıkarımı konusunda aşinalık
- Tercihen endüstriyel veya akademik bir araştırma ortamında yazılım geliştirme deneyimi
- Tercihen önemli açık kaynak sistemlerine, makine öğrenimi çerçevelerine, derleyicilere veya çekirdek kütüphanelerine katkı sunmuş olmak
Yan Haklar
- Geleneksel GPU kısıtlarının ötesinde tasarlanmış bir yapay zekâ platformunun geliştirilmesine katkıda bulunun
- İleri düzey yapay zekâ araştırmalarını yayımlama ve açık kaynak hâline getirme fırsatları
- Dünyanın en hızlı yapay zekâ süper bilgisayarlarından biriyle çalışma imkânı
- Girişim enerjisini iş güvencesiyle birleştiren çalışma ortamı
- Bireysel inançlara saygı duyan, doğrudan ve kurumsal olmayan bir kültür
- Eşitlikçi ve çeşitliliğe önem veren bir iş yeri
- Sürekli öğrenme, gelişim ve destek fırsatları