Инженер по инфраструктуре машинного обучения

О Небиусе:

Nebius возглавляет новую эру облачной инфраструктуры для глобальной экономики искусственного интеллекта. Мы создаем полнофункциональную облачную платформу искусственного интеллекта, которая поддерживает разработчиков и предприятия от обучения данным и моделям до производственного развертывания, без затрат и сложностей, связанных с созданием большой собственной инфраструктуры искусственного интеллекта и машинного обучения.

Создано инженерами для инженеров. От крупномасштабной оркестрации графических процессоров до оптимизации вывода — мы решаем сложные проблемы вычислений, хранения данных, сетей и прикладного искусственного интеллекта.

Компания зарегистрирована на Nasdaq (NBIS) и имеет штаб-квартиру в Амстердаме. Мы имеем глобальное присутствие с центрами исследований и разработок в Европе, Великобритании, Северной Америке и Израиле. В нашу команду, насчитывающую более 1500 человек, входят сотни инженеров с глубокими знаниями в области аппаратного и программного обеспечения, а также исследований и разработок в области искусственного интеллекта.

Роль

Мы ищем высококвалифицированного инженера по машинному обучению и искусственному интеллекту, который присоединится к нашей команде, чтобы руководить и поддерживать тестирование платформ графических процессоров. Вы будете играть решающую роль в оценке производительности оборудования на базе графических процессоров для различных структур глубокого обучения и искусственного интеллекта, позволяя принимать решения на основе данных для оптимизации платформы и разработки оборудования следующего поколения.

В ваши обязанности будет входить:

• Тесно сотрудничать с оборудованием и командами разработчиков для профилирования и анализа производительности графического процессора на уровне системы и ядра.

• Оценивать и сравнивать производительность графического процессора на разных платформах, архитектурах и стеках программного обеспечения (например, CUDA, ROCm).

• Отлаживать и оптимизировать рабочие нагрузки машинного обучения для эффективной работы на оборудовании графического процессора, выявляя и устраняя узкие места в производительности.

• Проводить приемочное тестирование новых кластеров графических процессоров, гарантируя, что аппаратное и программное обеспечение соответствует требованиям производительности, стабильности и совместимости для рабочих нагрузок ИИ.

• Проводить эксперименты с различными конфигурациями систем графических процессоров, чтобы оценить влияние различных стратегий межсоединения и оптимизации на уровне системы на производительность и масштабируемость.

• Разрабатывать инструменты и информационные панели для визуализации показателей производительности. Визуализируйте показатели производительности, узкие места и тенденции.

• Вносить вклад во внутренние инструменты, структуры и лучшие практики.

Мы ожидаем, что у вас будет:

• Глубокое понимание теоретических основ машинного обучения.

• Глубокое понимание аспектов производительности обучения и вывода больших нейронных сетей (параллелизм данных/тензоров/контекста/экспертов, разгрузка, пользовательские ядра, аппаратные функции, оптимизация внимания, динамическое пакетирование и т. д.).

• Глубокий опыт работы с современными платформами глубокого обучения (PyTorch, JAX, Megatron-LM, Tensort-LLM)

• Хорошее понимание стека графических процессоров: CUDA, NCCL, драйверов и соответствующих библиотек.

• Знакомство с контейнерными средами (например, Docker, Kubernetes).

• Сильная коммуникабельность и способность работать самостоятельно.

Способы выделиться из толпы:

• Знакомство с современными платформами вывода LLM (vLLM, SGLang, TensorRT)

• Опыт работы с Python и инструментами профилирования производительности (например, Nsight, nvprof, perf).

• Знакомство с облачными платформами машинного обучения, такими как AWS, GCP, Azure ML.

• Вклад в инструменты сравнительного анализа машинного обучения с открытым исходным кодом.

Преимущества и льготы:

• Конкурентное вознаграждение

• Карьерный рост и возможности обучения.

• Гибкость и ответственность

• Культура сотрудничества и инноваций.

• Возможность работать над эффективными проектами в области искусственного интеллекта.

• Международная среда и талантливые команды

Каково работать в Небиусе:

Быстрое движение - Смелое мышление - Постоянный рост - Значимое влияние - Доверие и реальная ответственность - Возможность формировать будущее искусственного интеллекта

Заявление о равных возможностях:

Небиус – работодатель, предоставляющий равные возможности. Мы стремимся способствовать инклюзивному и разнообразному рабочему месту и предоставлять равные возможности трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не проводим дискриминацию по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, происхождения, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения или любых других характеристик, защищаемых действующим законодательством.

Кандидаты должны иметь разрешение на работу в стране, в которой они подают заявление, и должны будут предоставить подтверждение права на трудоустройство в качестве условия найма.

Если вам понадобится жилье во время процесса подачи заявления, сообщите нам об этом.

Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/155964-ml-infrastructure-engineer).