Çalışan Öğrenci - Yüksek Lisans Niceleme ve Çıkarım Performansı

Tensordyne (eski adıyla Recogni) Hakkında

Yapay zeka dünyamızı dönüştürüyor. Farklı yöntemler ve ortamlar arasındaki etkileşimleri algılamak gibi önceden yalnızca insanların yapabildiği bilişsel işlevleri hızlı bir şekilde öğrenip karmaşık sorunları çözme yeteneğiyle gerçekleştirebiliyor. Tensordyne, çok yüksek performanslı, düşük güçlü, üretken yapay zeka çıkarım sistemleri oluşturan bir yapay zeka sistem çözümü şirketidir. Misyonumuz, özel silikon, donanım ve yazılım oluşturarak, hiper ölçekleyici ve neocloud veri merkezi müşterilerimiz için güvenli, sürdürülebilir, yüksek performanslı sistemlerle çok modlu Üretken Yapay Zeka çıkarım hızlandırmasını uygun ölçekte mümkün kılmaktır. Al'ı ilgi çekici yeni üretken yapay zeka uygulamaları için daha da avantajlı hale getirecek üretken Al çıkarım çözümleri için en son araştırmaları ve ürün iyileştirmelerini ilerletme konusunda öncü konumdayız.Tensordyne, genel merkezleri hem Sunnyvale, CA hem de Münih, Almanya'da bulunan, iyi finanse edilen, hızlı tempolu bir başlangıç ​​şirketidir. Ayrıca Kuzey Amerika ve Avrupa'da uzaktan çalışan birçok yetenekli ekip üyemiz var. Kapsamlı faydalar, rekabetçi ücretlendirme, esnek harcama seçenekleri ve takdir programlarıyla çalışanlarımıza ve ailelerine önem veriyoruz çünkü kategoriyi belirleyen teknolojiyi oluşturmak sağlıklı, desteklenen bir ekiple başlar. Çok modlu üretken yapay zekanın geleceğini şekillendirirken bize katılın!

Rol özeti

Bir Yüksek Lisansın ne kadar sayısal hassasiyete ihtiyacı vardır ve model mimarisinde en çok nerede önemlidir? Niceleme ne zaman çalışma süresini iyileştirir ve model kalitesinde maliyeti nedir?

Bu soruları deneylere ve deneyleri sürdürülebilir kodlara dönüştürmeye yardımcı olacak motivasyonu yüksek, çalışan bir öğrenci arıyoruz. Optimizasyon yöntemlerini keşfedecek ve yeniden kullanılabilir değerlendirme araçları oluşturacaksınız. Niceleme, derleyici ve çalışma zamanı mühendislerimizle yakın işbirliği içinde çalışacaksınız ve bulgularınız, modelleri Tensordyne donanımı için nasıl optimize ettiğimizi doğrudan etkileyecektir.

Ne yapacaksın

• Model kalitesi değerlendirmesi: Düşük hassasiyetli hesaplamanın kodlama ve muhakeme kriterlerindeki performansı nasıl etkilediğini ölçün. Nicelemenin en büyük etkiye sahip olduğu yeri teşhis edin.

• Niceleme araştırması: Görev doğruluğunu korurken çıkarım verimliliğini artırmak için eğitim sonrası niceleme yöntemlerini uygulayın ve karşılaştırın.

• Tekrarlanabilir araçlar oluşturun: Değerlendirmeleri otomatikleştirin, yapılandırmaları ve sonuçları izleyin ve deneyleri mühendisler ve yapay zeka temsilcileri için erişilebilir hale getirin.

• Çalışma zamanı performansını ölçün: Farklı dağıtım senaryolarındaki performans sorunlarını anlamak için gecikmeyi, verimi ve bellek kullanımını karakterize edin.

İlk proje, Qwen veya LlaMa modelinin kalite-performans Pareto sınırının araştırılmasını içerebilir. Çalışma zamanı kalitesinde en iyi dengeyi bulmak için 16 bit, 8 bit ve 4 bit niceleme yapılandırmalarıyla denemeler yapacaksınız.

Temel nitelikler

• Bilgisayar Bilimleri, Matematik, Elektrik Mühendisliği, Makine Öğrenimi veya ilgili bir yüksek lisans programına mevcut kayıt.

• Model uygulamalarını anlama ve değiştirme yeteneği de dahil olmak üzere güçlü Python ve PyTorch becerileri.

• Yapay zeka kodlama araçlarının etkili kullanımı ve çıktılarının eleştirel olarak gözden geçirilmesi.

• Deneysel bir zihniyet: hipotezler formüle edebilir, karşılaştırmalar tasarlayabilir ve gürültülü sonuçlardan dikkatli sonuçlar çıkarabilirsiniz.

• Açık iletişim ve deneysel bulguları ve teknik ödünleşimleri ekibe sunma becerisi.

Güçlü artılar: nicemleme, LLM değerlendirmesi, performans profili oluşturma veya çıkarım optimizasyonu deneyimi.

Sorumluluk konusunda başarılıysanız, hızlı öğreniyorsanız ve doğal olarak proaktifseniz bu rol tam size göre.

Ne sunuyoruz

Yeni nesil yapay zeka çıkarım sistemlerini oluşturan derin teknoloji ekibine katılın. Önde gelen açık kaynaklı yüksek lisans eğitimleriyle üniversite bilginizi uygulamaya koyun, niceleme ve çıkarım optimizasyonu anlayışınızı derinleştirin ve deneysel tasarım, yazılım mühendisliği ve yapay zeka kodlama araçlarında beceriler geliştirin. Odaklanmış bir projeye sahip olacak, deneyimli mühendislerden yakın danışmanlık alacak ve optimizasyon yöntemlerimizi şekillendiren fikirleri keşfetme fırsatına sahip olacaksınız.

Tensordyne'in kültürü aşağıdaki değerler üzerine inşa edilmiştir

• İnsanları ilk sıraya koyun. Yalnızca çalışanlarımız başarılı olduğunda başarılı oluruz.

• Her zaman etik ve dürüstlük. Herkese karşı açık, dürüst ve saygılı olun.

• Büyük Düşünün. Hırslı olun ve cesur hedefleriniz olsun.

• Mükemmelliği hedefleyin. Yaptığımız her şeyde kalite ve mükemmellik önemlidir.

• Sahip olun ve halledin. Sonuçlar önemlidir!

• Her bir insanı birlikte, bireysel olarak olduğundan daha iyi hale getirin.

• Birbirinizin farklılıklarını kucaklayın ve farklılıkların olacağını kucaklayın.

Tensordyne fırsat eşitliği sağlayan bir işverendir. Çeşitlilik içeren ekiplerin karmaşık sorunları çözme ve olağanüstü teknoloji geliştirme konusunda daha donanımlı olduğuna inanıyoruz. Nitelikli tüm başvuru sahipleri, yaş, renk, cinsel kimlik veya ifade, medeni hal, ulusal köken, engellilik, korunan gazilik durumu, ırk, din, hamilelik, cinsel yönelim veya geçerli yasa, yönetmelik ve yönetmeliklerle korunan diğer herhangi bir özelliğe bakılmaksızın istihdam için değerlendirilecektir.

İşe alım ajanslarına not: Lütfen bu görevle ilgili olarak Tensordyne çalışanları veya liderleriyle iletişime geçmeyin. İstenmeyen ajans özgeçmişlerini kabul etmiyoruz ve istenmeyen gönderimlerle ilgili ücretlerden sorumlu değiliz.

Arbeitnow'da Almanya'da İş Bulun

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/tensordyne/working-student-llm-quantization-inference- Performance-munich-124483)