C++ Machine Learning Engineer, Models Training in Warsaw

C++ Machine Learning Engineer, Models Training in Warsaw

Warsaw Pełny etat 118800 - 145200 zł / rok (szac.) Hybrydowo
T

W skrócie

  • Zadania: Rozwijaj frameworki ML i optymalizuj wydajność modeli na chipach Tenstorrent.
  • Firma: Tenstorrent - lider w technologii AI, z pasjonującą kulturą współpracy.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, benefity zdrowotne, praca zdalna i rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z doskonałymi możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowocześniejszymi technologiami i twórz wpływowe rozwiązania w AI.
  • Kwalifikacje: Silne umiejętności w C++ i programowaniu systemowym, doświadczenie w ML.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 118800 - 145200 zł za rok.

Tenstorrent jest liderem w branży nowoczesnej technologii AI, rewolucjonizującym oczekiwania dotyczące wydajności, łatwości użycia i efektywności kosztowej. Nasz zróżnicowany zespół technologów opracował wysokowydajny procesor RISC-V od podstaw i dzieli się pasją do AI oraz głębokim pragnieniem stworzenia najlepszego możliwego platformy AI. Cenimy współpracę, ciekawość i zaangażowanie w rozwiązywanie trudnych problemów. Rozbudowujemy nasz zespół i poszukujemy współpracowników na różnych poziomach doświadczenia.

Jako inżynier C++ w zespole AI Models w Tenstorrent będziesz pracować nad frameworkiem treningowym naszych najbardziej zaawansowanych modeli. Będziesz pisać wydajny kod C++, kształtować sposób implementacji nowych warstw i operatorów oraz pomagać modelom skalować się na naszym niestandardowym chipie. Jeśli lubisz budować rdzeń systemów ML i obserwować ich szybkie działanie, ta rola jest dla Ciebie.

Ta rola jest hybrydowa, z siedzibą w Warszawie lub Gdańsku w Polsce. Rozważamy również kandydatów zdalnych w Polsce w zależności od sytuacji.

Kogo szukamy:

  • Silne umiejętności w C++ i programowaniu systemów niskiego poziomu, szczególnie w kodzie krytycznym pod względem wydajności.
  • Komfortowe myślenie w tensorach, układzie pamięci i grafach kompilatorów.
  • Znajomość PyTorch i ciekawość, jak frameworki mapują się na sprzęt.
  • Osoba, która cieszy się rozwiązywaniem technicznych zagadek i zgłębianiem szczegółów.

Co potrzebujemy:

  • Rozszerzenie i optymalizacja naszego frameworka treningowego ML o nowe operacje, warstwy i funkcje treningowe.
  • Debugowanie i dostrajanie wydajności modeli na chipach Tenstorrent.
  • Współpraca z zespołami kompilatorów i rdzeni, aby upewnić się, że modele kompilują się i działają zgodnie z oczekiwaniami.
  • Wsparcie integracji modeli ze świata rzeczywistego i pomoc w ich wprowadzeniu do produkcji.

Czego się nauczysz:

  • Jak frameworki ML i kompilatory łączą się na poziomie systemu.
  • Jak przetłumaczyć obciążenia treningowe na operacje niskiego poziomu zoptymalizowane dla niestandardowego sprzętu.
  • Jak działa trening modeli na dużą skalę, od układu pamięci po fuzję operatorów.
  • Co jest potrzebne do zbudowania infrastruktury wspierającej szybkie iteracje w badaniach i produkcji.

Tenstorrent oferuje wysoko konkurencyjny pakiet wynagrodzeń i świadczeń, a my jesteśmy pracodawcą równych szans.

C++ Machine Learning Engineer, Models Training in Warsaw – pracodawca: Tenstorrent Inc.

Tenstorrent to wiodąca firma w branży technologii AI, oferująca wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy, ciekawości i pasji do rozwiązywania trudnych problemów, co sprawia, że każdy członek zespołu ma szansę na znaczący wkład w rozwój innowacyjnych rozwiązań. Pracując w Warszawie lub Gdańsku, będziesz częścią zespołu, który nie tylko tworzy zaawansowane modele ML, ale także dba o równowagę między życiem zawodowym a prywatnym oraz oferuje konkurencyjny pakiet wynagrodzeń i benefitów.

T

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Tenstorrent Inc.

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako C++ Machine Learning Engineer, Models Training in Warsaw

C++
Programowanie systemów niskopoziomowych
Optymalizacja kodu
Myślenie w tensorach
Układ pamięci
Grafy kompilatorów
PyTorch