Estados Unidos
StrideCare
KLA
Ingeniero Senior de Habilitación Tecnológica
Estados Unidos
Ann Arbor, Michigan, United States
PythonKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Qué Harás
Para fabricar productos electrónicos, se necesitan chips, obleas, transistores, retículas y... Para fabricarlos, hay que verlos, probarlos y producirlos a escala, más rápido y mejor que nunca. Ahí es donde entra KLA. Ya sea que esté al principio de su carrera o sea un profesional experimentado, resolverá desafíos complejos, trabajará junto a mentes brillantes y ayudará a dar forma al futuro de la tecnología.
En este puesto, desempeñará un papel clave en el avance de las prioridades empresariales mediante la entrega de trabajos de alto impacto en su área de especialización.
Buscamos un Ingeniero de Software Senior altamente cualificado con experiencia especializada
Acerca de KLA
Proporcionamos herramientas avanzadas de inspección, sistemas de metrología, soluciones de procesos y análisis computacional que hacen posible la electrónica, abordando desafíos complejos. Desde la óptica de electrones y fotones hasta el machine learning y el análisis de datos, buscamos la perfección en el nivel más fundamental de la materia en el universo. Si desea fabricar productos electrónicos que impulsen las industrias y mejoren el mundo, únase a nosotros.
Grupo/División
El grupo de TI de KLA apoya el crecimiento y la productividad empresarial conectando personas, procesos y tecnología en todo el mundo. Trabajamos para mejorar la tecnología que impulsa nuestro negocio para prosperar y nos centramos en potenciar el uso de la tecnología por parte de los empleados. Este enfoque integrado de servicio al cliente, creatividad y excelencia tecnológica mejora la productividad de los empleados, el análisis de negocio y la excelencia de los procesos.
Responsabilidades Clave
Diseñar, construir y operar infraestructura de IA de grado de producción para entrenamiento e inferencia de GPU a gran escala. El puesto es responsable de la arquitectura del clúster desde cero, la orquestación de cargas de trabajo distribuidas, la gestión de aceleradores, la ingeniería de rendimiento y la integración de código abierto. La experiencia en TPU es opcional.
- Diseñar e implementar clústeres de GPU escalables y multinodo en Kubernetes, incluyendo cómputo, redes, almacenamiento, planificación, seguridad y observabilidad.
- Construir plataformas de entrenamiento distribuido y aprendizaje por refuerzo utilizando Ray y NVIDIA NeMo RL, compatibles con frameworks como PyTorch y JAX.
- Implementar inferencia de LLM de alto rendimiento utilizando vLLM, SGLang y NVIDIA Dynamo.
- Implementar planificación, cuotas, aislamiento, escalado automático, monitorización de estado y gestión de capacidad de GPU para entornos multitenant.
- Perfilar y solucionar problemas de cargas de trabajo de GPU utilizando NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute, DCGM, CUDA, NCCL y diagnósticos relacionados.
- Automatizar el aprovisionamiento de clústeres, las actualizaciones, el despliegue de cargas de trabajo y la recuperación operativa a través de prácticas de infraestructura como código (infrastructure-as-code) y GitOps.
- Contribuir o participar activamente en comunidades relevantes de infraestructura de IA de código abierto y aportar las mejores prácticas upstream a la plataforma.
Cualificaciones Mínimas
- Título de Grado y ocho (8) años de experiencia en Ingeniería de Software
- Cuatro (4) años en ingeniería de software, cloud, plataforma, HPC o sistemas, incluyendo dos (2) años de soporte a cargas de trabajo distribuidas de IA/ML.
- Experiencia práctica demostrada en la construcción de clústeres de GPU desde cero y su operación a escala de producción.
- Profundo conocimiento de Kubernetes, incluyendo operadores, CRDs, Helm, redes, almacenamiento, planificación y gestión del ciclo de vida del clúster.
- Experiencia en producción con Ray y al menos dos de los siguientes: NVIDIA NeMo RL, vLLM, SGLang o NVIDIA Dynamo.
- Sólidos conocimientos de GPU NVIDIA, CUDA, NCCL, GPU Operator, DCGM, MIG, RDMA y comunicación colectiva multinodo.
- Experiencia en la depuración del rendimiento de entrenamiento e inferencia en las capas de GPU, CPU, memoria, red y almacenamiento.
- Dominio de Python y Linux, además de experiencia con contenedores, CI/CD, GitOps, infraestructura como código y observabilidad de plataformas.
- Contribución demostrada a código abierto, mantenimiento o participación significativa en un proyecto de infraestructura de IA.
Cualificaciones Preferidas
- Experiencia con TPUs de Google y frameworks orientados a TPU o cargas de trabajo distribuidas.
- Experiencia en entrenamiento de modelos de lenguaje grandes, ajuste fino, RLHF o aprendizaje por refuerzo agentivo.
- Conocimiento de TensorRT-LLM, Triton Inference Server, DeepSpeed, Megatron-LM o frameworks similares orientados al rendimiento.
- Experiencia operando plataformas de IA seguras y multitenant en entornos empresariales o regulados.
Compensación Total
Rango de Salario Base: $129,600.00 - $190,067.00 Anual
Ubicación Principal: USA-MI-Ann Arbor-KLA
El paquete de compensación total de KLA para empleados también puede incluir la participación en programas de incentivos de rendimiento y la elegibilidad para beneficios adicionales, incluyendo, entre otros: seguro médico, dental, de visión, de vida y otros beneficios voluntarios, 401(K) incluyendo contrapartida de la empresa, programa de compra de acciones para empleados (ESPP), asistencia para deudas estudiantiles, programa de reembolso de matrícula, oportunidades y programas de desarrollo y crecimiento profesional, beneficios de planificación financiera, beneficios de bienestar incluyendo un programa de asistencia al empleado (EAP), tiempo libre remunerado y días festivos pagados por la empresa, y licencia de cuidado familiar y de crianza.
Los becarios son elegibles para algunos de los beneficios enumerados. Nuestros rangos salariales se determinan por puesto, nivel y ubicación. El rango mostrado refleja el pago para este puesto en la ubicación principal identificada en esta oferta. El pago real depende de varios factores, incluyendo las tasas salariales mínimas estatales, la ubicación, las habilidades relacionadas con el puesto, la experiencia y el nivel de educación o formación relevante. Estamos comprometidos a cumplir con todos los requisitos de salario mínimo federales y estatales aplicables donde corresponda. Si procede, su reclutador podrá compartir más información sobre el rango salarial específico para su ubicación preferida durante el proceso de contratación.
Declaración sobre el Uso de IA
En KLA, nuestras entrevistas buscan comprender sus habilidades individuales, su enfoque para la resolución de problemas y su pensamiento auténtico. Para garantizar una evaluación justa y coherente, no se permite el uso de IA, herramientas de grabación u otras tecnologías para generar, sugerir o proporcionar respuestas durante las entrevistas, ya sean virtuales o en persona, a menos que se apruebe explícitamente con antelación como parte de una adaptación razonable o sea invitado por el entrevistador. El uso de estas herramientas puede interferir con nuestra capacidad para evaluar sus cualificaciones individuales y afectar su candidatura. KLA se compromete a impulsar la innovación a través de la IA responsable, y valoramos a los candidatos que comparten esta mentalidad.
Declaración de Igualdad de Oportunidades
KLA se enorgullece de ser un Empleador con Igualdad de Oportunidades. Nos aseguraremos de que las personas cualificadas con discapacidades reciban adaptaciones razonables para participar en el proceso de solicitud de empleo o entrevista, para realizar las funciones esenciales del puesto y para recibir otros beneficios y privilegios de empleo.
Póngase en contacto con nosotros en [email protected] [[email protected]] o en el +1-408-352-2808 para solicitar una adaptación.
Para obtener información adicional, consulte el póster "Conozca sus derechos" de EE. UU. en el sitio web de la Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo de EE. UU.
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