Estados Unidos
Temple Health
Bright Vision Technologies
Ingeniero de Infraestructura de IA
RemotoEstados Unidos
Wesley Chapel, Florida, United States
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Ingeniero de Infraestructura de IA - Remoto
Esta es una oportunidad fantástica para unirse a una organización consolidada y respetada que ofrece un enorme potencial de crecimiento profesional.
Bright Vision Technologies es una empresa de consultoría tecnológica y desarrollo de software que ofrece soluciones en la nube, IA, datos y empresariales en todo Estados Unidos.
Cómo postularse
Título del puesto: Ingeniero de Infraestructura de IA
Ubicación: 100% Remoto (Estados Unidos)
Tipo de puesto: Jornada completa, directo W2
Rango salarial: $100,000–$150,000 anuales
Experiencia: 6+ años
Patrocinio: Se anima a postularse a ciudadanos estadounidenses, titulares de Green Card, titulares de EAD y candidatos con transferencia de H-1B. No podemos patrocinar nuevas peticiones de visa H-1B para este puesto.
Bright Vision Technologies es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades.
Declaración de Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) se compromete a la igualdad de oportunidades en el empleo (EEO) para todos los empleados y solicitantes sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género, origen nacional, edad, información genética, discapacidad, estatus de veterano o cualquier otro estatus protegido según lo definido por las leyes federales, estatales o locales aplicables. Este compromiso se extiende a todos los aspectos del empleo, incluyendo reclutamiento, contratación, formación, compensación, promoción, transferencia, permisos de ausencia, terminación, despidos y reincorporación.
BV Teck prohíbe expresamente cualquier forma de acoso o discriminación en el lugar de trabajo. Cualquier interferencia indebida con la capacidad de los empleados para realizar sus funciones laborales puede resultar en medidas disciplinarias, incluyendo la terminación del empleo.
Resumen del puesto
Buscamos un Ingeniero de Optimización de Rendimiento de IA para centrarse en extraer el máximo rendimiento, minimizar la latencia y reducir los costes en las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia para sistemas de redes neuronales a gran escala. El puesto abarca el full stack desde la optimización de kernels de bajo nivel hasta el ajuste de sistemas distribuidos, lo que requiere un conocimiento profundo de la arquitectura de GPU, paralelismo de modelos, gestión de memoria y optimización a nivel de compilador. El candidato ideal ha demostrado un impacto en la producción de cargas de trabajo de IA, con una sólida disciplina de instrumentación y medición que permite tomar decisiones de optimización rigurosas y basadas en datos. En este puesto, trabajará en estrecha colaboración con socios interfuncionales (producto, diseño, ingeniería, operaciones y partes interesadas del negocio) para traducir requisitos ambiguos en soluciones bien diseñadas, y se espera que eleve el nivel a través de revisiones de código, revisiones de diseño y mentoría de ingenieros más junior. El candidato seleccionado aporta una sólida disciplina de ingeniería, un estilo de comunicación claro y un historial de entrega de trabajo significativo que funciona correctamente en producción.
Cualificaciones requeridas
- Grado o máster en informática, ingeniería informática o campo relacionado.
- Seis o más años de experiencia en ingeniería de rendimiento, sistemas de ML o HPC.
- Gran dominio de Python y C++.
- Experiencia práctica en la optimización de cargas de trabajo de deep learning en GPU modernas.
- Conocimiento profundo de técnicas de entrenamiento e inferencia distribuidas.
- Experiencia con herramientas de perfilado en CPU, GPU y sistemas distribuidos.
- Familiaridad con técnicas de compresión de modelos y sus implicaciones en la precisión.
- Sólida comprensión de jerarquías de memoria, primitivas de comunicación y estrategias de paralelismo.
- Excelentes habilidades de medición, depuración y razonamiento analítico.
- Sólidas habilidades de comunicación y colaboración.
Cualificaciones preferidas
- Experiencia en la optimización de inferencia de LLM a escala de producción.
- Contribuciones a vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed o proyectos similares.
- Familiaridad con la creación de kernels personalizados en Triton o CUTLASS.
- Experiencia con FinOps para cargas de trabajo de IA.
- Publicaciones o charlas sobre el rendimiento de sistemas de IA.
Más oportunidades con un solo perfil
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