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Mindbeam
Machine Learning Engineer - Pre Training
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Über Mindbeam
Wir entwickeln die KI-Infrastruktur der nächsten Generation für Open Source und Unternehmen. Unsere Arbeit ist tief forschungsorientiert und wir widmen uns der Entwicklung bahnbrechender Innovationen, um hochmoderne KI-Anwendungen auf die nächste Stufe zu heben.
Was uns antreibt, ist nicht nur der technologische Fortschritt, sondern auch die Stärkung der Menschen dahinter. Wir sind eine Gemeinschaft von Forschern, Ingenieuren und Visionären, die daran glauben, dass Zusammenarbeit, Neugier und Offenheit den Fortschritt fördern. Wenn Sie von Wirkung motiviert sind und Werkzeuge entwickeln möchten, auf denen andere aufbauen können, sind Sie bei uns richtig.
Mission
Entwerfen und optimieren Sie Pre-Training-Systeme im großen Maßstab, die die generativen KI-Modelle von Mindbeam antreiben.
Rollenverständnis
- Erstellen Sie skalierbare Pre-Training-Pipelines für Foundation Models und optimieren Sie Durchsatz und Effizienz.
- Implementieren Sie verteilte Trainingsstrategien über GPUs/TPUs und Hochleistungscluster hinweg.
- Arbeiten Sie mit Forschern zusammen, um experimentelle Setups in produktionsreife Workflows zu überführen.
- Entwickeln Sie Überwachungs- und Fehlertoleranzsysteme, um ein zuverlässiges, groß angelegtes Training zu gewährleisten.
- Führen Sie kontinuierlich Benchmarks durch und optimieren Sie die Leistung über Hardware- und Software-Stacks hinweg.
Hintergrund
- Bachelor-, Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet – oder gleichwertige Erfahrung.
- 2+ Jahre Erfahrung mit groß angelegtem Modelltraining und verteilten Systemen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Vertrautheit mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX).
- Erfahrung mit GPU-Scheduling, Speicheroptimierung und Parallelitätsstrategien.
- Vertrautheit mit containerisierten und orchestrierten Umgebungen (Docker/Kubernetes).
- Verständnis von High-Performance Computing und Netzwerk-Engpässen.
Über Sie
Sie lieben Skalierbarkeit und Komplexität. Sie lösen gerne systemseitige Engpässe, stoßen Hardware und Software an ihre Grenzen und arbeiten eng mit Forschern zusammen, um die Entwicklung modernster KI zu beschleunigen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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