États-Unis
Nominal
KLA
Ingénieur principal en enablement technologique
États-Unis
Ann Arbor, Michigan, United States
PythonKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
Ce que vous ferez
Pour fabriquer des composants électroniques, il faut des puces, des plaquettes, des transistors, des réticules et... Pour les fabriquer, il faut les voir, les tester et les produire à grande échelle, plus rapidement et mieux que jamais. C'est là qu'intervient KLA. Que vous soyez en début de carrière ou un professionnel expérimenté, vous résoudrez des défis complexes, travaillerez aux côtés d'esprits brillants et contribuerez à façonner l'avenir de la technologie.
Dans ce rôle, vous jouerez un rôle clé dans l'avancement des priorités de l'entreprise en fournissant un travail à fort impact dans votre domaine d'expertise.
Nous recherchons un ingénieur logiciel principal hautement qualifié avec une expertise spécialisée
À propos de KLA
Nous fournissons des outils d'inspection avancés, des systèmes de métrologie, des solutions de processus et des analyses computationnelles qui rendent l'électronique possible, en relevant des défis complexes. De l'optique électronique et photonique à machine learning et à l'analyse de données, nous recherchons la perfection au niveau le plus fondamental de la matière dans l'univers. Si vous souhaitez fabriquer des composants électroniques qui font progresser les industries et rendent le monde meilleur, rejoignez-nous.
Groupe/Division
Le groupe informatique de KLA soutient la croissance et la productivité de l'entreprise en connectant les personnes, les processus et la technologie dans le monde entier. Nous travaillons à améliorer la technologie qui permet à notre entreprise de prospérer et nous nous concentrons sur l'autonomisation des employés dans l'utilisation de la technologie. Cette approche intégrée du service client, de la créativité et de l'excellence technologique améliore la productivité des employés, l'analyse commerciale et l'excellence des processus.
Responsabilités clés
Concevoir, construire et exploiter une infrastructure d'IA de qualité production pour l'entraînement et l'inférence GPU à grande échelle. Le rôle couvre l'architecture du cluster à partir de zéro, l'orchestration des charges de travail distribuées, la gestion des accélérateurs, l'ingénierie des performances et l'intégration open-source. L'expérience TPU est facultative.
- Concevoir et déployer des clusters GPU évolutifs et multi-nœuds sur Kubernetes, y compris le calcul, le réseau, le stockage, la planification, la sécurité et l'observabilité.
- Construire des plateformes d'entraînement distribué et d'apprentissage par renforcement à l'aide de Ray et NVIDIA NeMo RL, prenant en charge des frameworks tels que PyTorch et JAX.
- Déployer et optimiser l'inférence LLM à haut débit à l'aide de vLLM, SGLang et NVIDIA Dynamo.
- Implémenter la planification GPU, les quotas, l'isolation, la mise à l'échelle automatique, la surveillance de l'état et la gestion de la capacité pour les environnements multi-locataires.
- Profiler et dépanner les charges de travail GPU à l'aide de NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute, DCGM, CUDA, NCCL et des diagnostics associés.
- Automatiser le provisionnement des clusters, les mises à niveau, le déploiement des charges de travail et la récupération opérationnelle grâce à des pratiques d'infrastructure-as-code et GitOps.
- Contribuer ou participer activement aux communautés open-source pertinentes d'infrastructure IA et intégrer les meilleures pratiques en amont dans la plateforme.
Qualifications minimales
- Licence et huit (8) années d'expérience en ingénierie logicielle
- Quatre (4) années en ingénierie logicielle, cloud, plateforme, HPC ou systèmes, dont deux (2) années de support pour les charges de travail IA/ML distribuées.
- Expérience pratique avérée dans la construction de clusters GPU à partir de zéro et leur exploitation à l'échelle de production.
- Expertise approfondie de Kubernetes, y compris les opérateurs, les CRD, Helm, le réseau, le stockage, la planification et la gestion du cycle de vie du cluster.
- Expérience de production avec Ray et au moins deux des éléments suivants : NVIDIA NeMo RL, vLLM, SGLang ou NVIDIA Dynamo.
- Solide connaissance des GPU NVIDIA, CUDA, NCCL, GPU Operator, DCGM, MIG, RDMA et de la communication collective multi-nœuds.
- Expérience du débogage des performances d'entraînement et d'inférence sur les couches GPU, CPU, mémoire, réseau et stockage.
- Maîtrise de Python et Linux, ainsi qu'une expérience avec les conteneurs, CI/CD, GitOps, l'infrastructure-as-code et l'observabilité de la plateforme.
- Contribution open-source démontrée, rôle de mainteneur ou participation significative à un projet d'infrastructure IA.
Qualifications préférées
- Expérience avec les TPU Google et les frameworks orientés TPU ou les charges de travail distribuées.
- Expérience avec l'entraînement de grands modèles de langage, le fine-tuning, le RLHF ou l'apprentissage par renforcement agentique.
- Connaissance de TensorRT-LLM, Triton Inference Server, DeepSpeed, Megatron-LM, ou de frameworks similaires axés sur la performance.
- Expérience de l'exploitation de plateformes IA sécurisées et multi-locataires dans des environnements d'entreprise ou réglementés.
Rémunération globale
Fourchette de salaire de base : $129,600.00 - $190,067.00 Annuel
Lieu principal : USA-MI-Ann Arbor-KLA
La rémunération globale de KLA pour les employés peut également inclure la participation à des programmes d'incitation à la performance et l'éligibilité à des avantages supplémentaires, y compris, mais sans s'y limiter : assurance médicale, dentaire, vision, vie et autres avantages volontaires, 401(K) avec abondement de l'entreprise, programme d'achat d'actions pour employés (ESPP), aide au remboursement des dettes étudiantes, programme de remboursement des frais de scolarité, opportunités et programmes de développement et de croissance professionnelle, avantages de planification financière, avantages de bien-être, y compris un programme d'aide aux employés (EAP), congés payés et jours fériés payés par l'entreprise, et congés de soins familiaux et de bonding.
Les stagiaires sont éligibles à certains des avantages énumérés. Nos fourchettes de salaire sont déterminées par le rôle, le niveau et l'emplacement. La fourchette affichée reflète le salaire pour ce poste dans l'emplacement principal indiqué dans cette offre. Le salaire réel dépend de plusieurs facteurs, notamment les taux de salaire minimum légal de l'État, l'emplacement, les compétences liées au poste, l'expérience et le niveau d'éducation ou la formation pertinente. Nous nous engageons à respecter toutes les exigences fédérales et étatiques applicables en matière de salaire minimum, le cas échéant. Le cas échéant, votre recruteur pourra vous donner plus d'informations sur la fourchette de salaire spécifique pour votre emplacement préféré pendant le processus d'embauche.
Déclaration sur l'utilisation de l'IA
Chez KLA, nos entretiens visent à comprendre vos compétences individuelles, votre approche de résolution de problèmes et votre pensée authentique. Pour garantir une évaluation juste et cohérente, l'utilisation de l'IA, d'outils d'enregistrement ou d'autres technologies pour générer, suggérer ou fournir des réponses pendant les entretiens, qu'ils soient virtuels ou en personne, n'est pas autorisée, sauf autorisation explicite préalable dans le cadre d'un aménagement raisonnable ou sur invitation de l'interviewer. L'utilisation de ces outils peut interférer avec notre capacité à évaluer vos qualifications individuelles et affecter votre candidature. KLA s'engage à faire progresser l'innovation par une IA responsable, et nous apprécions les candidats qui partagent cet état d'esprit.
Déclaration sur l'égalité des chances
KLA est fier d'être un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous veillerons à ce que les personnes qualifiées en situation de handicap bénéficient d'aménagements raisonnables pour participer au processus de candidature ou d'entretien, pour exercer leurs fonctions essentielles et pour recevoir d'autres avantages et privilèges d'emploi.
Veuillez nous contacter à [email protected] [[email protected]] ou au +1-408-352-2808 pour demander un aménagement.
Pour plus d'informations, consultez l'affiche américaine "Know Your Rights" sur le site web de la U.S. Equal Employment Opportunity Commission.
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