Estados Unidos
The MITRE Corporation
Nebius
Ingeniero de Infraestructura de ML
Estados Unidos
Prague, Prague, Czechia · Amsterdam, North Holland, Netherlands · Germany · United Kingdom · United States
PythonAWSGCPDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Acerca de Nebius
Nebius está liderando una nueva era en la infraestructura en la nube para la economía global de IA. Estamos construyendo una plataforma de nube de IA full-stack que soporta a desarrolladores y empresas desde el entrenamiento de datos y modelos hasta el despliegue en producción, sin el coste y la complejidad de construir una gran infraestructura interna de IA/ML.
Creado por ingenieros, para ingenieros. Desde la orquestación de GPU a gran escala hasta la optimización de la inferencia, nos encargamos de los problemas difíciles en cómputo, almacenamiento, redes e IA aplicada.
Cotizada en Nasdaq (NBIS) y con sede en Ámsterdam, tenemos una presencia global con centros de I+D en Europa, Reino Unido, América del Norte e Israel. Nuestro equipo de más de 1,500+ incluye cientos de ingenieros con profunda experiencia en hardware, software e I+D de IA.
El puesto
Buscamos un Ingeniero de ML/IA altamente cualificado para unirse a nuestro equipo y liderar y soportar la evaluación comparativa de plataformas de GPU para cargas de trabajo de machine learning e IA. Desempeñarás un papel fundamental en la evaluación del rendimiento del hardware basado en GPU para varios marcos de deep learning e IA, permitiendo decisiones basadas en datos para la optimización de la plataforma y el desarrollo de hardware de próxima generación.
Cómo es trabajar en Nebius
Movimiento rápido - Pensamiento audaz - Crecimiento constante - Impacto significativo - Confianza y autonomía real - Oportunidad de dar forma al futuro de la IA
Declaración de Igualdad de Oportunidades
--------------------------------------------------------------------------------
Nebius es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos a fomentar un entorno de trabajo inclusivo y diverso y a proporcionar igualdad de oportunidades de empleo en todos los aspectos del mismo. No discriminamos por motivos de raza, color, religión, sexo (incluido el embarazo), origen nacional, ascendencia, edad, discapacidad, información genética, estado civil, condición de veterano, orientación sexual, identidad o expresión de género, o cualquier otra característica protegida por la ley aplicable.
Los solicitantes deben estar autorizados para trabajar en el país en el que solicitan y se les requerirá que proporcionen prueba de elegibilidad de empleo como condición de contratación.
Si necesita adaptaciones durante el proceso de solicitud, por favor háganoslo saber.
Tus responsabilidades incluirán: *
- Trabajar estrechamente con los equipos de hardware y desarrollo para perfilar y analizar el rendimiento de la GPU a nivel de sistema y de kernel. *
- Evaluar y comparar el rendimiento de la GPU en diferentes plataformas, arquitecturas y pilas de software (por ejemplo, CUDA, ROCm). *
- Depurar y optimizar cargas de trabajo de ML para que se ejecuten eficientemente en hardware de GPU, identificando y resolviendo cuellos de botella de rendimiento. *
- Realizar pruebas de aceptación para nuevos clústeres de GPU, asegurando que el hardware y el software cumplen los requisitos de rendimiento, estabilidad y compatibilidad para cargas de trabajo de IA. *
- Realizar experimentos en diversas configuraciones de sistemas de GPU para evaluar el impacto de diferentes estrategias de interconexión y optimizaciones a nivel de sistema en el rendimiento y la escalabilidad. *
- Desarrollar herramientas y paneles para visualizar métricas de rendimiento, cuellos de botella y tendencias. *
- Contribuir a herramientas internas, marcos y mejores prácticas
Esperamos que tengas: *
- Una profunda comprensión de los fundamentos teóricos del machine learning *
- Profundo conocimiento de los aspectos de rendimiento del entrenamiento e inferencia de redes neuronales grandes (paralelismo de datos/tensor/contexto/experto, descarga, kernels personalizados, características de hardware, optimizaciones de atención, lotes dinámicos, etc.) *
- Amplia experiencia con marcos modernos de deep learning (PyTorch, JAX, Megatron-LM, TensorRT-LLM) *
- Buen conocimiento de la pila de GPU: CUDA, NCCL, drivers y bibliotecas relevantes *
- Familiaridad con entornos contenerizados (por ejemplo, Docker, Kubernetes). *
- Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar de forma independiente
Formas de destacar entre la multitud: *
- Familiaridad con marcos modernos de inferencia de LLM (vLLM, SGLang, TensorRT) *
- Experiencia en Python y herramientas de perfilado de rendimiento (por ejemplo, Nsight, nvprof, perf). *
- Familiaridad con plataformas de ML en la nube como AWS, GCP, Azure ML *
- Contribuciones a herramientas de evaluación comparativa de ML de código abierto
Beneficios y ventajas: *
- Compensación competitiva *
- Oportunidades de crecimiento profesional y aprendizaje *
- Flexibilidad y autonomía *
- Cultura colaborativa e innovadora *
- Oportunidad de trabajar en proyectos de IA de impacto *
- Entorno internacional y equipos talentosos
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