AI Software Intern: Shape Next-Gen AI on Custom Hardware in Warsaw

AI Software Intern: Shape Next-Gen AI on Custom Hardware in Warsaw

Warsaw Praktyka zawodowa Stacjonarnie
T

W skrócie

  • Zadania: Twórz i optymalizuj modele ML na nowoczesnym sprzęcie.
  • Firma: Tenstorrent - innowacyjna firma technologiczna w Warszawie.
  • Benefity: Praktyka w pełnym wymiarze godzin, możliwość rozwoju zawodowego i pracy z najnowszymi technologiami.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami kariery w branży technologicznej.
  • Dlaczego ta praca: Zdobądź doświadczenie w AI i wpływaj na przyszłość technologii.
  • Kwalifikacje: Znajomość Pythona/C++ oraz chęć nauki o ML.

Tenstorrent is seeking a full-time, on-site internship in Warsaw for 13 weeks (6 months preferred) across Training, Models, and Ops/Kernels teams.

You will develop and profile distributed ML training workflows, optimize models for our hardware, and build high-performance kernels on Tenstorrent devices.

Your work will span Python/C++ development in a Linux environment, with exposure to ML frameworks like Py Torch, JAX, or Tensor Flow.

#J-18808-Ljbffr

AI Software Intern: Shape Next-Gen AI on Custom Hardware in Warsaw – pracodawca: Tenstorrent

Tenstorrent to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczne warunki pracy zdalnej oraz możliwość współpracy z innowacyjnymi rozwiązaniami w dziedzinie AI/ML. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i ciągłym rozwoju, co pozwala pracownikom na zdobywanie nowych umiejętności i awans w dynamicznie rozwijającym się środowisku technologicznym. Dodatkowo, praca w Polsce daje dostęp do różnorodnych projektów oraz możliwość bezpośredniego kontaktu z klientami, co czyni tę rolę wyjątkowo satysfakcjonującą.

T

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Tenstorrent

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako AI Software Intern: Shape Next-Gen AI on Custom Hardware in Warsaw

Python
C++
Linux
ML frameworks (PyTorch, JAX, TensorFlow)
Distributed ML training workflows
Model optimization
High-performance kernel development