États-Unis
Nominal
Ambiq Micro, Inc.
Ingénieur Principal Firmware Edge AI
États-Unis
Austin, Texas, United States
PythonC++Rust
Traduction automatique. Consultez l’original.
Présentation de l'entreprise
Ambiq a pour mission de permettre l'intelligence partout — en alimentant la révolution de l'IA en périphérie grâce aux solutions de semi-conducteurs les plus économes en énergie au monde.
Construites sur notre technologie propriétaire sub- et near-threshold, nos puces offrent des améliorations multiples en matière d'efficacité énergétique sans mise à l'échelle coûteuse des processus. Depuis 2010, nous avons expédié plus de 300 millions d'unités à des clients développant des appareils portables plus intelligents, des dispositifs médicaux, des produits IoT et des applications d'IA en périphérie.
Nos équipes pluridisciplinaires couvrent la conception, la recherche, le développement, la production, le marketing, les ventes et les opérations à Austin, Hsinchu, Shanghai, Shenzhen et Singapour. Nous avançons rapidement, nous nous attaquons à des problèmes complexes et nous créons un espace de croissance pour les personnes grâce à un travail complexe et significatif qui façonne l'avenir de la technologie.
Nous recherchons des solutionneurs de problèmes créatifs et auto-motivés, désireux de repousser les limites technologiques et d'avoir un réel impact sur l'efficacité énergétique.
Chez Ambiq, nous vivons selon cinq valeurs : Innover. Collaborer. Se concentrer. Apprendre. Réussir.
Si cela vous correspond, rejoignez-nous — la révolution de l'intelligence partout commence ici.
Périmètre
Ambiq recherche un Ingénieur Firmware Edge AI pour construire et optimiser la pile logicielle embarquée qui alimente l'IA en temps réel sur appareil, alimentée par batterie. Vous développerez les runtimes IA d'Ambiq, les bibliothèques d'opérateurs critiques pour les performances et les outils de profilage/débogage qui permettront aux clients de déployer une inférence efficace sur des appareils aux ressources limitées.
Alors que le cloud a été la demeure par défaut de l'IA, la prochaine frontière consiste à distribuer l'intelligence partout — directement sur les appareils du monde réel. L'Edge AI permet une réactivité en temps réel, une confidentialité renforcée, un coût de bande passante réduit et un fonctionnement fiable même sans connectivité. Ce rôle contribue à accélérer le passage à l'intelligence sur appareil dans un écosystème en croissance rapide de dispositifs portables de santé et de fitness, de lunettes intelligentes, d'IoT industriels et de capteurs toujours actifs.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes plateforme, silicium et ML appliquées — et directement avec les clients — pour garantir que notre logiciel extrait les performances maximales et l'efficacité énergétique du matériel Ambiq tout en restant facile à intégrer dans les chaînes d'outils embarquées de production.
Responsabilités
- Développer et supporter les runtimes IA embarqués d'Ambiq (HeliaRT — notre fork/extension de TensorFlow Lite pour Microcontrôleurs — et HeliaAOT) en mettant l'accent sur la portabilité, la correction, les performances et la facilité d'utilisation.
- Implémenter et optimiser les noyaux d'opérateurs ML et les bibliothèques embarquées pour l'accélération sur puce (DSP, vectoriel, NPU), y compris les composants HeliaDSP et HeliaCore.
- Construire et maintenir des outils de profilage et d'analyse de performance sur appareil, y compris des outils qui convertissent les compteurs PMU en informations exploitables.
- Piloter les améliorations de la latence, de l'empreinte mémoire et de l'énergie (par exemple, joules/inférence) grâce à l'analyse de la hiérarchie de calcul/bande passante et mémoire.
- Développer des bancs d'essai, des microbenchmarks et des tests de régression pour garantir la correction numérique et prévenir les régressions de performance.
- Permettre une intégration client transparente dans les environnements et chaînes d'outils embarqués (bare metal, FreeRTOS, Zephyr).
- Améliorer la planification mémoire/l'efficacité d'exécution et gérer la santé des forks/versions amont ; publier et maintenir les actifs destinés aux clients (documentation, guides, exemples, benchmarks).
Qualifications
- Diplôme de BS en génie électrique/informatique, informatique ou domaine connexe + 12+ années d'expérience pertinente (ou expérience pratique équivalente). Un MS est un plus, en particulier dans les systèmes embarqués, les compilateurs, l'architecture informatique ou les systèmes ML.
- Solide expérience dans la conception, le développement et le test de logiciels embarqués en C/C++.
- Solide discipline de débogage avec un accent sur la correction, la reproductibilité et la prévention des régressions de performance.
- Compréhension solide des effets du calcul, de la mémoire et de la bande passante/cache sur la latence déterministe et l'efficacité énergétique dans les systèmes contraints.
- Capacité à interpréter la documentation matérielle/logicielle (fiches techniques, manuels de référence ; schémas un plus).
- Maîtrise de Git (ou système de contrôle de version équivalent).
- Utilisation efficace des outils de développement assistés par IA pour améliorer la productivité tout en maintenant la rigueur d'ingénierie.
- Expérience des flux de travail de développement embarqué : chaînes d'outils Arm, sondes de type GDB + J-Link/SEGGER, et systèmes de build CMake/Make.
Doit être actuellement autorisé à travailler aux États-Unis pour tout employeur.
Atouts supplémentaires
- Python pour les outils de profilage/analyse, l'automatisation et les utilitaires de développement.
- Expérience en Rust.
- Familiarité avec TensorFlow Lite pour Microcontrôleurs (ou runtimes d'inférence embarqués similaires).
- Expérience dans l'optimisation pour des cibles d'accélération embarquées (par exemple, DSP, extensions vectorielles, NPU).
- Familiarité avec CMSIS-NN, CMSIS-DSP et/ou Vela (ou similaires).
- Bonne connaissance de l'inférence quantifiée (par exemple, int8, par canal) et de ses implications en débogage embarqué.
- Expérience en packaging/intégration (par exemple, CMSIS-Pack/CPM.cmake) et/ou en mesures de laboratoire (alimentation/débogage avec des outils de base).
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