Cerebras
Cerebras
Cerebras yuqori unumdorlikdagi modellarni o‘qitish va inferens uchun plastina miqyosidagi sun’iy intellekt qurilmalari hamda integratsiyalashgan dasturiy ta’minotni ishlab chiqadi. Uning Wafer-Scale Engine qurilmasi CS-3 tizimi va OpenAI API bilan mos ish jarayonlarini qo‘llab-quvvatlaydigan Cerebras Inference Cloud xizmatiga quvvat beradi; bu yechimlar mahalliy infratuzilma, bulut va chekka muhitlarda joylashtirishni qo‘llab-quvvatlaydi. Kompaniya platformasi modellarni taqdim etish, nozik sozlash, dastlabki o‘qitish, real vaqt rejimidagi AI agentlari, genomika, dori vositalarini kashf etish, kiberxavfsizlik va korporativ qidiruv kabi ilovalar uchun mo‘ljallangan. Cerebras murakkab sun’iy intellekt ish yuklamalarini yaratadigan va ishlatadigan tashkilotlar uchun maxsus chiplar, tizimlar va dasturiy ta’minotni birlashtiradi; kompaniyada 501–1 000 nafar xodim ishlaydi.

ML algoritmlarini xaritalash va unumdorlik muhandisi, Core ML

Mashinali o‘qitishning trening va inferens algoritmlarini Cerebras AI chip arxitekturasiga moslang. Unumdorlikdagi to‘siqlarni modellashtiring, tizimlarni sinang va apparat-dasturiy ta’minotning birgalikdagi dizayniga hissa qo‘shing.

Tavsif

  • Ilg‘or ML trening va inferens algoritmlari uchun analitik hamda empirik unumdorlik modellarini yaratish
  • Model hajmi, ketma-ketlik uzunligi, paket hajmi, parallellik va apparat ko‘lami bo‘yicha asimptotik xatti-harakat hamda algoritmik murosalarni baholash
  • Model sifati, kechikish, o‘tkazuvchanlik, xotira izi, aloqa va hisoblash xarajatlarini qamrab oluvchi Pareto chegaralarini ishlab chiqish
  • Cerebras WSE uchun tegishli GPU va dasturiy ta’minot bazaviy ko‘rsatkichlari bilan birga prototip ilovalar va benchmarklar yaratish
  • Yadro, kompilyator, ish vaqti, aloqa va algoritmik to‘siqlarni aniqlash uchun tizim xatti-harakatlarini o‘rganish
  • Parallel token generatsiyasi, diffuziyaviy va spekulyativ dekodlash, attention, siyraklik, ekspertlar aralashmasi, past aniqlikdagi hisoblash va taqsimlangan trening kabi yangi usullarni baholash
  • Amalga oshirish va birgalikdagi dizayn ustuvorliklari bo‘yicha tadqiqot, yadro, kompilyator, ish vaqti, inferens va arxitektura jamoalari bilan hamkorlik qilish
  • Unumdorlikni prognozlash, o‘lchovlarni tahlil qilish va dizayn murosalarini taqqoslash uchun vositalar hamda vizualizatsiyalar yaratish
  • Xulosalar, taxminlar, cheklovlar va tavsiyalarni texnik hisobotlar, taqdimotlar va dizayn sharhlari orqali taqdim etish
  • Core ML tadqiqot ustuvorliklari, amalga oshirish tanlovlari va kelajakdagi apparat hamda dasturiy imkoniyatlarni shakllantirish

Talablar

  • Kompyuter fanlari, kompyuter muhandisligi, elektrotexnika, matematika yoki tegishli yo‘nalishda bakalavr, magistr, doktorlik darajasi yoki unga teng amaliy tajriba
  • Kompyuter arxitekturasi, parallel hisoblash va tizim unumdorligi bo‘yicha kuchli bilim
  • Mashinali o‘qitish asoslari va ML tizimlarini puxta tushunish
  • Analitik unumdorlikni modellashtirish, algoritmik murakkablik tahlili, benchmarking yoki tizim simulyatsiyasi tajribasi
  • Analitik fikrlash va muammolarni hal qilish qobiliyati
  • Python tilini yaxshi bilish va C++ bo‘yicha ishchi bilim
  • ML, HPC, CPU, GPU yoki akseleratorga asoslangan tizimlarda unumdorlikni profillash va nosozliklarni tuzatish tajribasi
  • Matematik tahlil, eksperimental tasdiqlash va amaliy muhandislik tavsiyalarini bog‘lay olish
  • Afzal: roofline tahlili, CPU yoki GPU simulyatorlari, yadro optimallashtirish yoki apparat-dasturiy ta’minotni birgalikda loyihalash tajribasi
  • Afzal: CUDA, Triton, PyTorch, JAX yoki ochiq kodli LLM trening va inferens tizimlari bilan tanishlik
  • Afzal: transformer ichki tuzilishi, attention variantlari, KV-cache strategiyalari, model parallelligi, siyraklik, kvantlash va parallel generatsiya bo‘yicha bilim
  • Afzal: ML tizimlari, kompyuter arxitekturasi yoki hisoblash samaradorligi sohalarida ilmiy nashrlar, patentlar yoki katta ochiq kod hissalari
  • Afzal: kelajakdagi apparat yoki dasturiy arxitekturalar uchun texnologik tanlovlarni baholash tajribasi

Imtiyozlar

  • Ilg‘or AI tadqiqotlarini nashr etish va ochiq kodga chiqarish imkoniyatlari
  • Dunyodagi eng tezkor AI superkompyuterlaridan biri bilan ishlash
  • Startap ruhini ish barqarorligi bilan uyg‘unlashtirgan muhit
  • Shaxsiy e’tiqodlarni hurmat qiladigan ochiq va korporativ bo‘lmagan madaniyat
  • Doimiy o‘rganish, rivojlanish va qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlari
  • Teng va xilma-xil ish joyiga sodiqlik

O‘xshash ish o‘rinlari

General Dynamics Information Technology

Senior AI Engineer and Architect

General Dynamics Information Technology

Lead AI, machine learning, and large language model architecture for General Dynamics Information Technology’s government, defense, and intelligence missions. Take solutions from proof of concept to production across complex operational settings.

Ochish