Bright Vision Technologies

Ingénieur en infrastructure IA

PythonC++
Traduction automatique. Consultez l’original.

À propos du poste

Ingénieur en infrastructure IA - Télétravail

Il s'agit d'une opportunité fantastique de rejoindre une organisation établie et respectée, offrant un potentiel de croissance de carrière considérable.

Bright Vision Technologies est une société de conseil en technologie et de développement de logiciels fournissant des solutions cloud, IA, de données et d'entreprise à travers les États-Unis.

Comment postuler

Intitulé du poste : Ingénieur en infrastructure IA

Lieu : 100% Télétravail (États-Unis)

Type de poste : Temps plein, direct W2

Fourchette de salaire : $100,000–$150,000 par an

Expérience : 6+ années

Parrainage : Les citoyens américains, les titulaires de carte verte, les titulaires d'EAD et les candidats au transfert H-1B sont encouragés à postuler. Nous ne sommes pas en mesure de parrainer de nouvelles demandes de visa H-1B pour ce poste.

Bright Vision Technologies est un employeur garantissant l'égalité des chances.

Déclaration d'égalité des chances en matière d'emploi (EEO)

Bright Vision Technologies (BV Teck) s'engage à offrir l'égalité des chances en matière d'emploi (EEO) à tous les employés et candidats sans distinction de race, couleur, religion, sexe, orientation sexuelle, identité ou expression de genre, origine nationale, âge, informations génétiques, handicap, statut d'ancien combattant ou tout autre statut protégé défini par les lois fédérales, étatiques ou locales applicables. Cet engagement s'étend à tous les aspects de l'emploi, y compris le recrutement, l'embauche, la formation, la rémunération, la promotion, le transfert, les congés, le licenciement, les mises à pied et le rappel.

BV Teck interdit expressément toute forme de harcèlement ou de discrimination sur le lieu de travail. Toute interférence inappropriée avec la capacité des employés à exercer leurs fonctions peut entraîner des mesures disciplinaires pouvant aller jusqu'au licenciement.

Résumé du poste

Nous recherchons un ingénieur en optimisation des performances IA pour se concentrer sur l'obtention d'un débit maximal, la minimisation de la latence et la réduction des coûts pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence des systèmes de réseaux neuronaux à grande échelle. Le rôle couvre le full stack depuis l'optimisation du noyau de bas niveau jusqu'au réglage des systèmes distribués, nécessitant une compréhension approfondie de l'architecture GPU, du parallélisme de modèle, de la gestion de la mémoire et de l'optimisation au niveau du compilateur. Le candidat idéal a démontré un impact sur la production de charges de travail IA, avec une solide discipline d'instrumentation et de mesure qui permet des décisions d'optimisation rigoureuses et basées sur les données. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec des partenaires interfonctionnels — produit, design, ingénierie, opérations et parties prenantes commerciales — pour traduire des exigences ambiguës en solutions bien conçues, et vous devrez élever le niveau grâce à la revue de code, la revue de conception et le mentorat d'ingénieurs plus juniors. Le candidat retenu apporte une solide discipline d'ingénierie, un style de communication clair et une expérience avérée dans la livraison de travaux significatifs qui résistent bien en production.

Qualifications requises

  1. Licence ou master en informatique, génie informatique ou domaine connexe.
  1. Six ans ou plus d'expérience en ingénierie de performance, systèmes ML ou HPC.
  1. Solide maîtrise de Python et C++.
  1. Expérience pratique de l'optimisation des charges de travail deep learning sur des GPU modernes.
  1. Compréhension approfondie des techniques d'entraînement et d'inférence distribuées.
  1. Expérience avec des outils de profilage sur CPU, GPU et systèmes distribués.
  1. Connaissance des techniques de compression de modèles et de leurs implications sur la précision.
  1. Solide compréhension des hiérarchies de mémoire, des primitives de communication et des stratégies de parallélisme.
  1. Excellentes compétences en mesure, débogage et raisonnement analytique.
  1. Solides compétences en communication et en collaboration.

Qualifications souhaitées

  1. Expérience dans l'optimisation de l'inférence LLM à l'échelle de la production.
  1. Contributions à vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed ou projets similaires.
  1. Connaissance de la création de noyaux personnalisés dans Triton ou CUTLASS.
  1. Expérience avec FinOps pour les charges de travail IA.
  1. Publications ou présentations sur les performances des systèmes IA.

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