Vereinigtes Königreich
Astreya
Tech Lead, Gemini Inference Performance, DeepMind
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
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MINDESTQUALIFIKATIONEN: *
- Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung. *
- 8 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung. *
- 5 Jahre Erfahrung in einer Führungs-, Aufsichts-/Teamleiterrolle. *
- 5 Jahre Erfahrung in einer technischen Führungsrolle und in der Projektleitung.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN: *
- Master-Abschluss oder Promotion in Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten technischen Fachgebiet. *
- 5 Jahre Erfahrung in einer komplexen, matrixorganisierten Umgebung.
ÜBER DIE STELLE
Künstliche Intelligenz wird eine der transformativsten Erfindungen der Menschheit sein. Bei Google DeepMind sind wir ein wegweisendes KI-Labor mit außergewöhnlichen interdisziplinären Teams, die sich auf die Weiterentwicklung der KI-Entwicklung konzentrieren, um komplexe globale Herausforderungen zu lösen und hochwertige Produktinnovationen für Milliarden von Nutzern zu beschleunigen. Wir nutzen unsere Technologien für den breiten öffentlichen Nutzen und die wissenschaftliche Entdeckung und stellen sicher, dass Sicherheit und Ethik stets unsere höchste Priorität haben.
Wir verschieben die Grenzen in mehreren Bereichen. Unsere globalen Teams bieten vielfältige Lernmöglichkeiten und abwechslungsreiche Karrierewege für diejenigen, die durch gemeinsame Anstrengungen außergewöhnliche Ergebnisse erzielen wollen.
VERANTWORTLICHKEITEN: *
- Festlegung der technischen Roadmap für ein Team von Performance-Ingenieuren, Unterstützung und Entwicklung von direkten Mitarbeitern und Steuerung der Priorisierung über konkurrierende Optimierungsmöglichkeiten hinweg – Konzentration auf die wirkungsvollsten Probleme. *
- Nutzung von Roofline-Analysen, Hardware-Profiling und Systemanalysen zur Identifizierung und Beseitigung von Performance-Engpässen in ML-Frameworks, Compilern, benutzerdefinierten Kernels und Serving-Infrastrukturen auf Hardware-Beschleunigern. *
- Anwendung eines grundlegenden Verständnisses von Transformer- und Mixture-of-Experts-Modellkomponenten zur Identifizierung und Priorisierung von Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Ausführungseffizienz und ihres Speicherbedarfs. *
- Zusammenarbeit mit Forschungsteams früh im Entwicklungszyklus zur Bewertung von Inferenz-Implikationen, Modellierung, wie architektonische Entscheidungen Latenz, Speicherbedarf und Serving-Kosten beeinflussen. *
- Anleitung und Mitwirkung bei der Entwicklung von benutzerdefinierten Kernels und Serving-Optimierungen. Durchführung von tiefgreifendem Performance-Profiling mit Hardware-Tracing-Tools zur Analyse der Beschleunigerauslastung, der Speicherbandbreiten-Sättigung und der Interconnect-Latenz über groß angelegte Topologien hinweg.
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