Senior ML Inference Engineer – Remote in Katowice

Senior ML Inference Engineer – Remote in Katowice

Katowice Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Zdalnie
C

W skrócie

  • Zadania: Optymalizuj obciążenia inferencyjne i zarządzaj wdrożeniami multi-GPU.
  • Firma: Cast AI, globalny zespół z siedzibą w Miami.
  • Benefity: Praca zdalna, konkurencyjne wynagrodzenie i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami ML i wpływaj na wydajność systemów.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w infrastrukturze ML i umiejętności optymalizacji.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.

Cast AI, a Miami-headquartered, global team, seeks an experienced ML infrastructure engineer to optimize inference workloads.

You will tune throughput, reduce latency, and advance KV cache strategies while managing multi-GPU, multi-node deployments.

You’ll work with v LLM, SGLang, and Tensor RT-LLM in a remote-first environment, contributing to performance experiments and scalable systems used across customers.

#J-18808-Ljbffr

Senior ML Inference Engineer – Remote in Katowice – pracodawca: Cast AI

Kimchi, jako część Cast AI, oferuje wyjątkowe możliwości dla inżynierów sprzedaży w EMEA, łącząc elastyczne środowisko pracy z konkurencyjnym wynagrodzeniem i bogatym pakietem benefitów. Pracownicy mają szansę na rozwój zawodowy poprzez dostęp do budżetu na naukę oraz udział w międzynarodowych konferencjach, a także mogą korzystać z dodatkowych dni wolnych, co sprzyja zdrowej równowadze między życiem zawodowym a prywatnym. Współpraca z zespołem ekspertów w dziedzinie chmury oraz możliwość wpływania na rozwój innowacyjnych produktów sprawiają, że Kimchi to doskonałe miejsce dla ambitnych profesjonalistów.

C

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Cast AI

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Senior ML Inference Engineer – Remote in Katowice

Optymalizacja obciążeń inferencyjnych
Zarządzanie wieloma GPU
Zarządzanie wieloma węzłami
Tuning throughput
Redukcja latencji
Strategie pamięci podręcznej KV
vLLM