Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Bright Vision Technologies
AI Performance Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Schaumburg, Illinois, United States
PythonC++
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Über die Stelle
AI Performance Engineer – Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, einem etablierten und angesehenen Unternehmen beizutreten, das ein enormes Potenzial für berufliches Wachstum bietet.
Bright Vision Technologies ist ein Technologieberatungs- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Cloud-, KI-, Daten- und Unternehmenslösungen in den gesamten Vereinigten Staaten anbietet.
Bright Vision Technologies ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) verpflichtet sich zur Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, genetischen Informationen, Behinderung, Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Status gemäß geltenden Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen. Diese Verpflichtung erstreckt sich auf alle Aspekte der Beschäftigung, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Vergütung, Beförderung, Versetzung, Beurlaubung, Kündigung, Entlassung und Wiedereinstellung.
BV Teck untersagt ausdrücklich jede Form von Belästigung oder Diskriminierung am Arbeitsplatz. Jede unzulässige Beeinträchtigung der Fähigkeit der Mitarbeiter, ihre beruflichen Pflichten zu erfüllen, kann zu Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Beendigung des Arbeitsverhältnisses führen.
Bewerbung
Stellenbezeichnung: AI Performance Engineer
Standort: 100% Remote (USA)
Art der Anstellung: Vollzeit, direkte Anstellung W2
Gehaltsrahmen: $75,000–$100,000 jährlich
Erforderliche Erfahrung: 6+ Jahre
Erforderliche Qualifikationen
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und Kandidaten für einen H-1B-Transfer werden ermutigt, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten Bereich.
- Sechs oder mehr Jahre Erfahrung in Performance Engineering, ML-Systemen oder HPC.
- Starke Kenntnisse in Python und C++.
- Praktische Erfahrung bei der Optimierung von deep learning-Workloads auf modernen GPUs.
- Tiefgreifendes Verständnis von Techniken für verteiltes Training und Inferenz.
- Erfahrung mit Profiling-Tools für CPU, GPU und verteilte Systeme.
- Vertrautheit mit Modellkomprimierungstechniken und deren Auswirkungen auf die Genauigkeit.
- Starkes Verständnis von Speicherhierarchien, Kommunikationsprimitiven und Parallelisierungsstrategien.
- Hervorragende Fähigkeiten in den Bereichen Messung, Debugging und analytisches Denken.
- Starke Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten.
Stellenübersicht
Wir suchen einen AI Performance Engineer, der sich darauf konzentriert, den maximalen Durchsatz zu erzielen, die Latenz zu minimieren und die Kosten für Trainings- und Inferenz-Workloads für große neuronale Netzwerksysteme zu senken. Die Rolle umfasst den gesamten full stack-Bereich, von der Optimierung auf Kernel-Ebene bis hin zum Tuning verteilter Systeme. Dies erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der GPU-Architektur, Modellparallelität, Speicherverwaltung und Optimierung auf Compiler-Ebene. Der ideale Kandidat hat nachweislich Einfluss auf produktive KI-Workloads genommen und verfügt über eine starke Disziplin bei der Instrumentierung und Messung, die fundierte, datengesteuerte Optimierungsentscheidungen ermöglicht. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Partnern – Produkt, Design, Engineering, Betrieb und geschäftlichen Stakeholdern – zusammen, um vage Anforderungen in fundierte technische Lösungen zu übersetzen. Es wird erwartet, dass Sie durch Code-Reviews, Design-Reviews und die Betreuung jüngerer Ingenieure die Standards erhöhen. Der erfolgreiche Kandidat bringt eine starke technische Disziplin, einen klaren Kommunikationsstil und eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung aussagekräftiger Arbeit mit, die sich im Produktionsbetrieb bewährt.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung bei der Optimierung von LLM-Inferenz im Produktionsmaßstab.
- Beiträge zu vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed oder ähnlichen Projekten.
- Vertrautheit mit der Erstellung benutzerdefinierter Kernel in Triton oder CUTLASS.
- Erfahrung mit FinOps für KI-Workloads.
- Veröffentlichungen oder Vorträge zur Leistung von KI-Systemen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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