Vereinigte Staaten
Temple Health
Bright Vision Technologies
AI Systems Engineer
RemoteVereinigte Staaten
San Diego, California, United States
PythonKubernetesC++Go
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Über die Stelle
AI Systems Engineer – Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, Teil eines etablierten und angesehenen Unternehmens zu werden, das enorme berufliche Entwicklungsmöglichkeiten 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.
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 geschützten Status gemäß den 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 Systems Engineer
Standort: 100% Remote (USA)
Art der Anstellung: Vollzeit, direkte Anstellung W2
Gehaltsrahmen: $90,000–$100,000 jährlich
Erforderliche Erfahrung: 6+ Jahre
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Erforderliche Qualifikationen
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und Kandidaten für einen H-1B-Transfer sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Sechs oder mehr Jahre Erfahrung im Bereich Infrastruktur-, Plattform- oder HPC-Engineering.
- Praktische Erfahrung im Betrieb von GPU-Clustern oder ML-Trainingsinfrastrukturen in großem Maßstab.
- Starke Kenntnisse in Python sowie mindestens einer Systemsprache wie Go oder C++.
- Fundiertes Verständnis von verteiltem Training, Beschleunigerarchitekturen und kollektiver Kommunikation.
- Erfahrung mit Kubernetes, Slurm, Ray oder ähnlichen Scheduling-Systemen für ML-Workloads.
- Starkes Verständnis von Linux-Interna, Netzwerken und Hochleistungsspeichern.
- Erfahrung mit den ML-Infrastrukturangeboten mindestens eines großen Cloud-Anbieters.
- Starke Software-Engineering-Praktiken, einschließlich Testen, CI/CD und Code-Reviews.
- Hervorragende Kommunikations- und funktionsübergreifende Zusammenarbeitsfähigkeiten.
Stellenübersicht
Wir suchen einen AI Systems Engineer für den Entwurf, den Aufbau und den Betrieb der Plattformebene, die groß angelegte KI-Trainings- und Inferenz-Workloads unterstützt. Die Rolle konzentriert sich auf GPU-Cluster, verteilte Trainings-Frameworks, Scheduling, Speicherleistung und die Entwicklererfahrung für ML-Ingenieure und Forscher, mit einem starken Fokus auf Zuverlässigkeit, Effizienz und Kostenkontrolle. Der ideale Kandidat hat bereits KI-Infrastrukturen in der Produktion in großem Maßstab aufgebaut oder betrieben, versteht das Zusammenspiel zwischen Hardware, Kernel, Scheduler und ML-Framework und bringt eine starke softwaretechnische Disziplin in die Plattformarbeit ein.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Betrieb von InfiniBand- oder RDMA-Netzwerken in großem Maßstab.
- Beiträge zu Open-Source-ML-Infrastrukturprojekten.
- Vertrautheit mit benutzerdefinierten Orchestratoren oder Trainings-Stacks auf Forschungsebene.
- Erfahrung mit dem Betrieb von Frontier-Modell-Trainings.
- Erfahrung mit FinOps für KI-Workloads.
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