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Ingeniero/a Sénior de Metodología de PD, Annapurna Labs - Cloud Scale Machine Learning

PythonAWS
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Sobre la oportunidad

Annapurna Labs (nuestra organización dentro de Amazon Utility Computing) diseña silicio y software que acelera la innovación. Los clientes nos eligen para crear soluciones en la nube que resuelven desafíos que eran inimaginables hace poco tiempo, incluso ayer. Nuestros chips personalizados, aceleradores y pilas de software nos permiten asumir desafíos técnicos nunca vistos y ofrecer resultados que ayudan a nuestros clientes a cambiar el mundo.

Amazon proporciona una plataforma de infraestructura en la nube altamente fiable, escalable y de bajo coste que impulsa a cientos de miles de empresas en 190 países de todo el mundo. Contamos con centros de datos en EE. UU., Europa, Singapur y Japón, y clientes en todos los sectores.

Los SoC (System on Chip) personalizados son el núcleo de los servidores de Amazon Machine Learning. Como miembro del equipo de Aceleración de Machine Learning a escala de nube, serás responsable del diseño y la optimización del hardware en nuestros centros de datos, incluidos los sistemas AWS Inferentia y Trainium (nuestros servidores de centros de datos de entrenamiento e inferencia de machine learning diseñados a medida). Nuestro éxito depende de nuestra infraestructura de servidores de clase mundial; manejamos una escala masiva y una rápida integración de tecnologías emergentes. Buscamos un Ingeniero de Metodología de Diseño Físico ASIC para ayudarnos a ser pioneros en nuevas tecnologías y arquitecturas, garantizando al mismo tiempo una alta calidad de diseño y tomando las decisiones correctas.

Responsabilidades principales del puesto

  1. Definir, desarrollar e implementar metodologías innovadoras de diseño físico y verificación (RTL2GDS) para chips aceleradores de ML en nodos avanzados.
  1. Impulsar optimizaciones en flujos/metodologías de CAD para mejoras de PPA y TAT.
  1. Trabajar con proveedores de herramientas EDA para evaluar nuevos métodos, resolver errores y mejorar la usabilidad.
  1. Ajustar la infraestructura en la nube para mejorar la utilización de computación y almacenamiento para el trabajo de diseño físico.
  1. Interactuar directamente con los equipos de RTL, Diseño Físico, Diseño de Paquetes y DFT para mejorar las metodologías y la eficiencia.
  1. Ser capaz de solucionar de forma independiente problemas en el uso del flujo de herramientas digitales e implementar soluciones.
  1. Dominio de lenguajes de scripting como TCL, Python, etc., y capacidad para crear flujos escalables y eficientes para respaldar desarrollos de diseño en paralelo.
  1. Crear paneles e informes centrales para el seguimiento de proyectos y la visualización de QoR/estadísticas.

Un día en la vida

Amazon es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina por motivos de estatus de veterano protegido, discapacidad u otro estatus legalmente protegido.

Candidatos del condado de Los Ángeles: Las funciones laborales para este puesto incluyen: trabajar de forma segura y cooperativa con otros empleados, supervisores y personal; cumplir con los estándares de excelencia a pesar de las condiciones estresantes; comunicarse de manera efectiva y respetuosa con los empleados, supervisores y personal para garantizar un servicio al cliente excepcional; y seguir todas las leyes federales, estatales y locales, así como las políticas de la empresa. El historial delictivo puede tener una relación directa, adversa y negativa con algunas de las funciones materiales de este puesto. Estas incluyen los deberes y responsabilidades enumerados anteriormente, así como la capacidad de cumplir con las políticas de la empresa, ejercer un buen juicio, gestionar eficazmente el estrés y trabajar de manera segura y respetuosa con los demás, mostrar confiabilidad y profesionalismo, y salvaguardar las operaciones comerciales y la reputación de la empresa. De conformidad con la Ordenanza de Oportunidad Justa del Condado de Los Ángeles, consideraremos para el empleo a candidatos calificados con antecedentes de arrestos y condenas.

Nuestra cultura inclusiva permite a los Amazonians ofrecer los mejores resultados para nuestros clientes. Si tienes una discapacidad y necesitas una adaptación o ajuste en el lugar de trabajo durante el proceso de solicitud y contratación, incluido el apoyo para la entrevista o el proceso de incorporación, visita amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations para obtener más información. Si el país/región en el que te postulas no aparece en la lista, comunícate con tu socio de reclutamiento.

El rango de salario base para este puesto se indica a continuación. Tu paquete de Amazon incluirá pagos de incorporación y unidades de acciones restringidas (RSU). La compensación final se determinará en función de factores que incluyen la experiencia, las cualificaciones y la ubicación. Amazon también ofrece beneficios integrales que incluyen seguro médico (médico, dental, visión, prescripción, seguro de vida básico y AD&D y opción para planes de vida suplementarios, EAP, apoyo de salud mental, línea de asesoramiento médico, cuentas de gastos flexibles, cobertura de reembolso de adopción y gestación subrogada), igualación de 401(k), tiempo libre remunerado y permiso parental. Obtén más información sobre nuestros beneficios en amazon.jobs/en/benefits.

EE. UU., CA, Cupertino - 213,000.00 - 287,500.00 USD anuales

EE. UU., TX, Austin - 185,200.00 - 250,000.00 USD anuales

Cualificaciones básicas

  1. 7+ años de experiencia en implementación ASIC, síntesis, STA y diseño físico en nodos submicrónicos profundos (16nm o inferiores).
  1. Grado en Ingeniería Eléctrica o campo relacionado.
  1. Conocimiento en la implementación de chips con múltiples islas de potencia y power gating.
  1. Experiencia liderando o desarrollando en solitario metodologías y scripts para síntesis física.
  1. Experiencia en técnicas de diseño de bajo consumo.
  1. Experiencia liderando iniciativas técnicas y entregables clave.
  1. Experiencia con sistemas de control de versiones e implementación de tuberías CI/CD.

Cualificaciones preferidas

  1. Máster o doctorado en Ingeniería Eléctrica o campo relacionado.
  1. Experiencia en codificación y depuración RTL, así como en análisis y compensaciones de rendimiento, potencia y área.

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