Estados Unidos
Roku
Databricks
Ingeniero/a de Software Staff - Rendimiento y Kernel GenAI
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE ESTE PUESTO
P-1285
Como ingeniero/a de software Staff para Rendimiento y Kernel GenAI, serás responsable del diseño, implementación, optimización y corrección de los kernels GPU de alto rendimiento que potencian nuestra pila de inferencia GenAI. Liderarás el desarrollo de rutas de cómputo de bajo nivel y altamente optimizadas, gestionarás los compromisos entre la eficiencia del hardware y la generalidad, y mentorizarás a otros en ingeniería de rendimiento a nivel de kernel. Trabajarás en estrecha colaboración con investigadores de ML, ingenieros de sistemas y equipos de producto para impulsar el estado del arte en el rendimiento de inferencia a escala.
QUÉ HARÁS
- Liderar el diseño, implementación, benchmarking y mantenimiento de kernels de cómputo centrales (por ejemplo, atención, MLP, softmax, layernorm, gestión de memoria) optimizados para varios backends de hardware (GPU, aceleradores)
- Impulsar la hoja de ruta de rendimiento para mejoras a nivel de kernel: vectorización, tensorización, tiling, fusión, precisión mixta, esparsidad, cuantización, reutilización de memoria, planificación, autoajuste, etc.
- Integrar optimizaciones de kernel con sistemas de ML de nivel superior
- Construir y mantener herramientas de perfilado, instrumentación y verificación para detectar problemas de corrección, regresiones de rendimiento, problemas numéricos y brechas de utilización de hardware
- Liderar investigaciones de rendimiento y análisis de causa raíz en cuellos de botella de inferencia, por ejemplo, ancho de banda de memoria, contención de caché, sobrecarga de lanzamiento de kernel, fragmentación de tensores
- Establecer patrones de codificación, abstracciones y frameworks para modularizar kernels para su reutilización, portabilidad cross-backend y mantenibilidad
- Influir en las decisiones de arquitectura del sistema para hacer que las mejoras de kernel sean más efectivas (por ejemplo, diseño de memoria, planificación de flujo de datos, límites de fusión de kernel)
- Mentorizar y guiar a otros ingenieros que trabajan en rendimiento de bajo nivel, proporcionar revisiones de código, ayudar a establecer las mejores prácticas
- Colaborar con los equipos de infraestructura, herramientas y ML para implementar optimizaciones a nivel de kernel en producción y supervisar su impacto
QUÉ BUSCAMOS
- BS/MS/PhD en Ciencias de la Computación o un campo relacionado
- Profunda experiencia práctica en la escritura y ajuste de kernels de cómputo (CUDA, Triton, OpenCL, LLVM IR, ensamblador o similar) para cargas de trabajo de ML
- Sólido conocimiento de la arquitectura de GPU/aceleradores: estructura warp, jerarquía de memoria (cachés global, compartida, de registro, L1/L2), núcleos tensoriales, planificación, ocupación SM, etc.
- Experiencia con técnicas avanzadas de optimización: tiling, blocking, software pipelining, vectorización, fusión, transformaciones de bucle, autoajuste
- Familiaridad con bibliotecas de kernels específicas de ML (cuBLAS, cuDNN, CUTLASS, oneDNN, etc.) o kernels abiertos
- Sólidas habilidades de depuración y perfilado (Nsight, NVProf, perf, vtune, instrumentación personalizada)
- Experiencia en el razonamiento sobre estabilidad numérica, precisión mixta, cuantización y propagación de errores
- Experiencia en la integración de kernels optimizados en sistemas de inferencia de ML del mundo real; exposición a pipelines de inferencia distribuidos, gestión de memoria y sistemas de tiempo de ejecución
- Experiencia en la creación de productos de alto rendimiento que aprovechan la aceleración de GPU
- Excelentes habilidades de comunicación y liderazgo: capacidad para impulsar discusiones de diseño, mentorizar a colegas y hacer visibles las compensaciones
- Un historial de envío de software de producción de alta calidad y crítico para el rendimiento
- Extra: Publicaciones en foros de sistemas/rendimiento de ML (por ejemplo, MLSys, ASPLOS, ISCA, PPoPP), experiencia con aceleradores personalizados o FPGA, experiencia con técnicas de esparsidad o compresión de modelos
Transparencia del Rango Salarial
Databricks se compromete a prácticas de compensación justas y equitativas. El/los rango(s) salarial(es) para este puesto se enumeran a continuación y representan el rango salarial esperado para puestos no comisionables o los ingresos objetivo para puestos comisionables. La compensación real se basa en varios factores que son únicos para cada candidato, incluyendo, entre otros, las habilidades relacionadas con el puesto, la profundidad de la experiencia, las certificaciones y la formación relevantes, y la ubicación de trabajo específica. Basándose en los factores anteriores, Databricks anticipa utilizar el ancho completo del rango. El paquete de compensación total para este puesto también puede incluir la elegibilidad para bonificaciones anuales por rendimiento, acciones y los beneficios enumerados anteriormente. Para obtener más información sobre en qué rango se encuentra su ubicación, visite nuestra página aquí databricks.com/sites/default/files/2024-08/us-pay-zone-mapping.pdf.
Rango Salarial Local
$190,900—$232,800 USD
Nuestro Compromiso con la Diversidad y la Inclusión
En Databricks, estamos comprometidos a fomentar una cultura diversa e inclusiva donde todos puedan sobresalir. Ponemos gran cuidado en garantizar que nuestras prácticas de contratación sean inclusivas y cumplan con los estándares de igualdad de oportunidades de empleo. Las personas que buscan empleo en Databricks son consideradas sin distinción de edad, color, discapacidad, etnia, estado familiar o civil, identidad o expresión de género, idioma, origen nacional, capacidad física y mental, afiliación política, raza, religión, orientación sexual, estatus socioeconómico, condición de veterano y otras características protegidas.
Cumplimiento
Si se requiere acceso a tecnología o código fuente controlado por exportación para el desempeño de las funciones del puesto, queda a discreción del Empleador solicitar una licencia del gobierno de EE. UU. para dichos puestos, y el Empleador puede negarse a continuar con un solicitante basándose únicamente en esto.
Sobre Databricks
Databricks es la empresa de Datos e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo —incluyendo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, y el 70% de las Fortune 500— confían en la Plataforma de Datos + IA de Databricks para crear y escalar aplicaciones, análisis y agentes de datos e IA. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog. Para obtener más información, siga a Databricks en LinkedIn linkedin.com/company/databricks, X x.com/databricks, YouTube youtube.com/@Databricks e Instagram instagram.com/databricksinc/?hl=en.
Beneficios
En Databricks, nos esforzamos por ofrecer beneficios y ventajas integrales que satisfagan las necesidades de todos nuestros empleados. Para obtener detalles específicos sobre los beneficios ofrecidos en su región, haga clic aquí docs.google.com/document/d/154un3e8Xav4BceOSlcYFZRGEuQI54xMxVydRwQn54eQ/edit?usp=sharing.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil