Reino Unido
Nominal
Lightning AI
Ingeniero/a de Investigación, Sistemas de IA/ML
Reino Unido
London, England, United Kingdom · San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Seattle, Washington, United States
Traducción automática. Consulta el original.
QUIÉNES SOMOS
Lightning AI es la empresa detrás de PyTorch Lightning. Fundada en 2019, construimos una plataforma integral para desarrollar, entrenar y desplegar sistemas de IA, diseñada para llevar las ideas de la investigación a la producción con menos fricción.
A través de nuestra fusión con Voltage Park, una neocloud y Fábrica de IA, Lightning AI combina software centrado en el desarrollador con computación a gran escala y eficiente en costes.
Los equipos obtienen las herramientas que necesitan para la experimentación, el entrenamiento y la inferencia en producción, con seguridad, observabilidad y control integrados.
Servimos a investigadores individuales, startups y grandes empresas. Lightning AI opera a nivel mundial con oficinas en Nueva York, San Francisco, Seattle y Londres, y cuenta con el respaldo de Coatue, Index Ventures, Bain Capital Ventures y Firstminute.
LA FORMA EN QUE TRABAJAMOS
Las personas que prosperan aquí son constructoras que se mueven rápido, se comunican abiertamente, asumen responsabilidades y se mejoran continuamente a sí mismas, a sus equipos y a nuestra empresa.
Esto es lo que parece en la práctica:
- Muévete con Urgencia: Nos movemos rápido, tomamos decisiones meditadas y mantenemos el impulso. Valoramos la acción sobre la perfección y aprendemos publicando.
- Asume Responsabilidades: Somos responsables de los resultados, no solo de nuestro trabajo individual. Tomamos decisiones que impulsan la empresa hacia adelante y las llevamos a cabo.
- Comunícate Abiertamente: Nos comunicamos directamente, buscamos comprender y creamos claridad para los demás. Las conversaciones honestas nos ayudan a avanzar más rápido juntos.
- Construye Grandes Equipos: Lideramos con el ejemplo, empoderamos a otros y creamos equipos sanos donde las personas pueden hacer su mejor trabajo.
- Sube el Nivel: Siempre nos estamos mejorando a nosotros mismos. Aprendemos de la retroalimentación, nos desafiamos constantemente a crecer y nos centramos en el trabajo que más importa.
- Piensa a Largo Plazo: Diseñamos para lo que viene. Creamos sistemas escalables, simplificamos la complejidad y utilizamos la IA y la automatización para amplificar nuestro impacto.
Este puesto es híbrido con un mínimo de 2 días presenciales por semana en San Francisco, Seattle, NYC o Londres, con trabajo totalmente remoto considerado para candidatos fuera de nuestras ubicaciones de oficinas centrales. Todos los empleados participan en eventos ocasionales de equipo y de toda la empresa.
COMPENSACIÓN
Estamos comprometidos a ofrecer una compensación competitiva que refleje el valor que cada miembro del equipo aporta a nuestra misión. Las ofertas finales se basan en factores como la experiencia, las habilidades, la ubicación geográfica y las expectativas del puesto. Además del salario base, nuestro paquete total de recompensas para los puestos elegibles incluye un bono discrecional, un componente de capital significativo y beneficios integrales.
El rango salarial base anual previsto para este puesto es: $165,000—$310,000 USD
En Lightning AI, estamos comprometidos a fomentar un lugar de trabajo inclusivo y diverso. Creemos que los equipos diversos impulsan la innovación y crean mejores productos. Ofrecemos igualdad de oportunidades de empleo a todos los empleados y solicitantes sin distinción de raza, color, religión, género, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, edad, discapacidad, condición de veterano o cualquier otra característica protegida. Estamos dedicados a construir una cultura donde todos puedan prosperar y contribuir a su máximo potencial.
LO QUE BUSCAMOS
Buscamos un/a Ingeniero/a de Investigación curioso/a y adaptable que disfrute resolviendo problemas técnicos difíciles y construyendo en todo el stack de IA para unirse a nuestra función de Ingeniería de Investigación aquí en Lightning.
Este puesto es intencionadamente amplio, con un enfoque principal en modelos post-entrenamiento y los sistemas que lo soportan. Trabajarás en ingeniería de ML, ingeniería de software y sistemas de IA para mejorar cómo desarrollamos, entrenamos, evaluamos y desplegamos modelos. A medida que las prioridades del equipo evolucionen, tendrás oportunidades de contribuir en herramientas para desarrolladores, infraestructura y capacidades de plataforma que ayuden a los investigadores y clientes a desarrollar, entrenar y desplegar IA de manera más efectiva.
Buscamos a alguien a quien le guste aprender nuevas tecnologías, trabajar en múltiples dominios técnicos y abordar los problemas que tengan el mayor impacto. Unos sólidos fundamentos de ingeniería de software, curiosidad y voluntad de aprender continuamente son más importantes que ser ya un experto en todas las áreas de los sistemas de IA. Si has dedicado tiempo significativo a construir proyectos de IA, experimentar con PyTorch, contribuir a código abierto, reproducir investigaciones o explorar nuevas ideas porque te interesan genuinamente, nos encantaría saber de ti.
QUÉ HARÁS
- Desarrollar y post-entrenar modelos, al tiempo que se construyen y mejoran los sistemas y flujos de trabajo necesarios para ejecutar, evaluar, depurar y escalar cargas de trabajo de entrenamiento.
- Construir software, herramientas y capacidades de plataforma que mejoren cómo los investigadores, desarrolladores y clientes desarrollan, entrenan y despliegan sistemas de IA.
- Contribuir a los proyectos de código abierto de Lightning construyendo nuevas funcionalidades, mejorando la funcionalidad existente y colaborando con la comunidad de desarrolladores más amplia.
- Trabajar en sistemas de deep learning, herramientas para desarrolladores, servicios de backend e infraestructura de plataforma para resolver una amplia variedad de desafíos de ingeniería.
- Colaborar directamente con los clientes para comprender cargas de trabajo de IA del mundo real, investigar desafíos técnicos y traducir esos aprendizajes en mejoras de productos y plataformas reutilizables.
- Prototipar nuevas ideas, evaluar enfoques y convertir experimentos exitosos en software de calidad de producción.
- Asociarse estrechamente con los equipos de investigación, producto e ingeniería de infraestructura para mejorar la experiencia del desarrollador, los flujos de trabajo de IA y las capacidades de la plataforma.
- Depurar problemas técnicos complejos que abarcan machine learning, sistemas distribuidos, software de backend y herramientas para desarrolladores.
- Aprender nuevas tecnologías rápidamente y contribuir donde sea que tus habilidades puedan tener el mayor impacto a medida que evolucionan las prioridades del equipo.
QUÉ NECESITARÁS
CUALIFICACIONES REQUERIDAS
- Experiencia en la construcción, entrenamiento, evaluación o experimentación con modelos de deep learning.
- Experiencia práctica con frameworks de deep learning como PyTorch.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software en la construcción de software y habilidades de depuración y resolución de problemas, con la capacidad de investigar desafíos técnicos desconocidos.
- Curiosidad, iniciativa y una capacidad demostrada para aprender rápidamente nuevas tecnologías y dominios técnicos.
- Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, incluida la capacidad de trabajar eficazmente en investigación, producto, infraestructura y compromisos de cara al cliente.
- Comodidad trabajando en entornos de ritmo rápido y ambiguos donde las prioridades evolucionan con el tiempo.
- Título de Grado en Informática, Ingeniería o un campo técnico relacionado, o experiencia práctica equivalente.
EXPERIENCIA IDEAL
- Experiencia en el entrenamiento de modelos a escala, incluido el entrenamiento distribuido, la optimización del rendimiento, la estabilidad del entrenamiento y/o la experimentación a gran escala.
- Experiencia con modelos de lenguaje basados en transformadores o sistemas modernos de IA generativa.
- Experiencia con sistemas distribuidos, infraestructura en la nube o cargas de trabajo de machine learning a gran escala.
- Familiaridad con tecnologías como CUDA, Hugging Face, DeepSpeed, FSDP, Triton, vLLM, SGLang, NVIDIA Molt o herramientas de infraestructura de IA relacionadas.
- Experiencia contribuyendo a software de código abierto o realizando investigaciones a través de la academia, la industria o proyectos independientes significativos.
- Experiencia en startups o experiencia trabajando en equipos de ingeniería altamente interfuncionales.
- Máster o superior en Informática, Machine Learning, IA o un campo relacionado.
BENEFICIOS Y VENTAJAS
Ofrecemos un paquete de beneficios integral y competitivo diseñado para apoyar la salud, el bienestar y el éxito a largo plazo de nuestros empleados:
- Cobertura Sanitaria Integral: Cobertura médica, dental y de visión para empleados y dependientes elegibles.
- Capital Significativo: RSUs que otorgan a los empleados una participación en el éxito a largo plazo de la empresa.
- Ahorro para la Jubilación: Cobertura de 401(k) (EE. UU.) y contribuciones a pensiones (Reino Unido).
- Tiempo Libre Flexible: PTO ilimitado, días festivos de la empresa y días festivos flexibles para apoyar el equilibrio entre la vida laboral y personal.
- Vacaciones de Invierno para Toda la Empresa: Dos semanas de cierre de la empresa cada invierno para desconectar y recargar.
- Permiso Parental y Familiar Pagado: Permiso pagado para apoyarte a ti y a tu familia en los momentos importantes de la vida.
- Desarrollo Profesional: Asignación anual de aprendizaje y desarrollo para apoyar tu crecimiento profesional.
- Beneficios de Bienestar: Subsidios de bienestar y para trabajar desde casa para apoyar tu bienestar físico y mental.
- Programa de Sabático: Cuatro semanas de permiso sabático pagado después de cuatro años de servicio.
- Trabajo Flexible: Horarios flexibles y un modelo de trabajo híbrido para nuestros equipos basados en oficina.
- Comidas en la Oficina: Comidas gratuitas en nuestros centros de oficina.
Los beneficios pueden variar según la ubicación, el equipo y el puesto.
Más oportunidades con un solo perfil
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