Member of Technical Staff (GPU Performance Engineer)

Stack

Feladatok

• ▹A tréning-infrastruktúra fejlesztéseinek tervezése és megvalósítása
• ▹Közvetlen hozzájárulás a modellek teljesítményét optimalizáló technikai döntésekhez
• ▹Post-training folyamatokon való munka, beleértve a megerősítéses tanulást és a finomhangolást
• ▹A modell-serving infrastruktúra hatékonyságának és skálázhatóságának javítása

Elvárások

• ▹Erős mérnöki készségek, jártasság Pythonban és PyTorchban (vagy más keretrendszerben)
• ▹Bizonyított tapasztalat nagyméretű mélytanulási modellek implementálásában és tréningjében
• ▹Tapasztalat alacsony szintű GPU-kód írásában és hibakeresésében (CUDA, C++)
• ▹Tapasztalat GPU-feladatok skálázásában nagyméretű számítási klasztereken (pl. Slurm vagy Kubernetes)
• ▹Bizonyított képesség GPU-gyorsított workload-ok teljesítményének elemzésére és optimalizálására (profilozás, szűk keresztmetszetek azonosítása, teljesítményhangolás)

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Elit csapat: együttműködés a Google DeepMind, a Facebook AI Research (FAIR) és sikeres startupok szakembereivel
• ▹Élvonalbeli infrastruktúra: state-of-the-art modellek tréningje a legújabb szoftverekkel és hardverekkel
• ▹Befogadó, nyitott vállalati kultúra
• ▹5 hét fizetett szabadság
• ▹Teljes körű egészségbiztosítás, beleértve a látás- és fogászati ellátást
• ▹Vízumtámogatás (H1B, OPT transzfer) amerikai alkalmazottaknak

A munkáltatóról

A Reka küldetése hasznos multimodális mesterséges intelligencia építése szervezetek és vállalkozások támogatására. A globálisan elosztott, remote-first alapmodell-startup székhelye a San Francisco Bay Area-ban van, csapata a világ minden tájáról érkező, korábban a Google DeepMind-nál és a Facebook AI Research-nél (FAIR) dolgozó szakértőkből áll.