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Hardware Systems Engineer, NPI AI
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Über die Stelle
Meta sucht einen Hardware Systems Engineer zur Unterstützung der Produkteinführung (NPI) von KI- und Hochleistungsrecheninfrastrukturen der nächsten Generation für groß angelegte Rechenzentrums-Deployments. In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von KI-Silizium, Server-Systemen und Rechenzentrumsbetrieb, arbeiten mit den Teams für Hardware-Design, Firmware, Software, Netzwerk und Kapazitätsmanagement zusammen, um hochmoderne KI-Hardware-Systeme vom frühen Bring-up bis zur Produktionsreife zu validieren und zu skalieren.
Aufgaben
- Leitung von End-to-End-Systemvalidierungsstrategien für KI- und HPC-Hardwareplattformen, einschließlich KI-Beschleunigern, GPU-Clustern und High-Bandwidth-Memory-Subsystemen in Rechenzentrumsumgebungen
- Durchführung von praktischem Bring-up, Charakterisierung und Validierung von KI-Server-Systemen und zugehörigen Komponenten wie PCIe, NVLink, DRAM und Hochgeschwindigkeits-Netzwerk-Fabrics
- Entwicklung und Pflege von Testspezifikationen, Validierungsverfahren und Debugging-Anleitungen, die auf KI-Infrastruktur-NPI-Programme zugeschnitten sind
- Untersuchung und Ursachenanalyse komplexer Systemfehler über Silizium-, Firmware-, Software- und Hardware-Ebenen hinweg in Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Ingenieurteams
- Triage und Verfolgung von Hardware- und Firmware-Defekten bis zur Behebung, während gleichzeitig der Fortschritt bei den NPI-Programmmeilensteinen aufrechterhalten wird
- Identifizierung von Lücken in der Testabdeckung und Förderung von Verbesserungen bei Testmethoden, Werkzeugen und Automatisierungs-Frameworks über den gesamten NPI-Lebenszyklus hinweg
- Zusammenarbeit mit den KI-Plattform- und Kapazitätsmanagement-Teams zur Definition von Akzeptanzkriterien und Standards für die Deployment-Bereitschaft neuer KI-Hardware-Systeme
- Anleitung von Datenerfassungs-, Analyse- und Berichtsaktivitäten, um systemische Hardware-Qualitätstrends aufzudecken und Go/No-Go-Entscheidungen für die Produktionsbereitstellung zu informieren
- Kommunikation des Validierungsstatus, der Risikobewertungen und technischen Ergebnisse an interne Ingenieurteams und externe Hardware-Anbieter
- Zusammenarbeit mit Firmware- und Software-Teams zur Definition von Hardware-Software-Schnittstellenanforderungen für Telemetrie, Diagnose und Fernverwaltung von KI-Infrastrukturen
Mindestanforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Computertechnik, einem relevanten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 6+ Jahre Erfahrung in Hardware Systems Engineering, Siliziumvalidierung, Firmwarevalidierung oder System-Bring-up für KI-Server, GPUs, TPUs oder KI-Beschleunigerplattformen
- Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: ASIC Bring-up und Charakterisierung, Debugging auf Board-Ebene, Firmwarevalidierung oder Validierung von Systemen im großen Maßstab in Rechenzentrumsumgebungen
- Erfahrung in der Entwicklung von Testspezifikationen, Validierungsverfahren und Debugging-Methoden für komplexe Hardwaresysteme
- Erfahrung in der Leitung von Ursachenanalysen und der Fehlerbehebung von Systemfehlern über Hardware-, Firmware- und Software-Stacks hinweg
- Erfahrung mit Hochgeschwindigkeits-Interconnects oder Speichersubsystemen wie PCIe, NVLink, DDR5 oder HBM im Kontext der KI- oder HPC-Systemvalidierung
Bevorzugte Qualifikationen
- 3+ Jahre Erfahrung mit Debugging-Tools für SoCs, einschließlich JTAG, GDB oder Trace32, und Vertrautheit mit gängigen Busprotokollen wie I2C, SPI, USB und PCIe
- 3+ Jahre Erfahrung in der Definition von Hardware-Software-Schnittstellenanforderungen für Telemetrie, Diagnose und Out-of-Band-Management in KI-Infrastruktur-Deployments
- Erfahrung in der Integration von Laborinstrumenten und Automatisierungs-Frameworks zur Unterstützung von NPI-Validierungs-Workflows im großen Maßstab
- Kenntnisse in Linux-Umgebungen und Server-Systemmanagement-Tools, die im Rechenzentrumsbetrieb verwendet werden
$144,000/Jahr bis $204,000/Jahr + Bonus + Aktienoptionen + Sozialleistungen
