Performans Mühendisi

CuspAI Hakkında
CuspAI, insanlığın ilerlemesini desteklemek için ihtiyaç duyulan çığır açan malzemeleri çözme misyonuyla yola çıkan öncü yapay zeka şirketidir. Doğanın molekülleri mükemmelleştirmesi milyarlarca yıl sürerken, biz yapay zekayı trilyon dolarlık malzeme atılımlarının kilidini bin yıl değil aylar içinde açmak için kullanıyoruz. Kurucu ekibimiz, yapay zeka, kimya ve mühendislik alanlarında birinci sınıf araştırmacılardan oluşan, dünyada en çok alıntı yapılan ekiptir.

Enerji, temiz su, bilişimin geleceği ve karbon yakalama gibi en zor ve en önemli zorluklardan bazıları üzerinde çalışıyoruz ve bu, yeni nesil malzemelere yönelik 'arama motorumuzun' kilidini açacağı şeyin yalnızca başlangıcı.

Sizi, yapay zeka ve malzeme biliminin kesiştiği noktada, yeniliği, ölçeklenebilirliği ve endüstri iş birliğini teşvik eden etkili ortaklıklar oluşturmak için çalışan, çeşitliliğe sahip, yenilikçi bir ekibin parçası olmaya davet ediyoruz. Bu çalışma önemli. Çalışmanız önemli.

Talep üzerine malzeme çağının eşiğindeyiz. Bize katılın.

Rol
Bilgi işlem gereksinimlerimizin hızla ölçeklenmesi nedeniyle, öncü yapay zeka modellerimiz ile yüksek performanslı bilgi işlem altyapımız arasında hayati bir köprü görevi görecek bir Performans Mühendisi arıyoruz.

Etkiniz
Bu rolde, büyük ölçekli eğitim ve çıkarım iş yüklerimizin verimliliğini en üst düzeye çıkaran optimizasyon katmanlarını ve profil oluşturma altyapısını oluşturacaksınız; bu, malzeme keşif hattımızı hızlandırmak ve araştırmacılarımızın düşünce hızında yineleme yapabilmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir.

CuspAI'de bilgi işlem bizim en değerli kaynağımızdır. Başlangıçta ana odak noktanız, Model FLOP Kullanımındaki (MFU) darboğazları belirlemek için mevcut eğitim çalışmalarımızın profilini çıkarmak olacaktır. Zamanla kimya ve fizik için daha önce hesaplama açısından engelleyici olan daha büyük, daha karmaşık modelleri eğitmemize olanak tanıyan özel çekirdekler ve düşük seviyeli optimizasyonlar tasarlamaya dahil olmanız muhtemeldir.

Ne yapacaksın
Eğitim ve Çıkarım Optimizasyonu

• Özellikle NVIDIA GPU çekirdeklerine ve kolektif iletişim katmanlarına (NCCL) odaklanarak matematiksel işlemlerin donanımla nasıl eşleştiğini optimize etmek için model mimarilerini analiz edin.

• Malzemelerimiz "arama motoru" API'leri için gecikmeyi azaltmak amacıyla niceleme, model budama ve damıtma gibi en gelişmiş verimlilik tekniklerini uygulayın.

• Yüksek performanslı hızlandırıcıların büyük eğitim çalışmaları sırasında hiçbir zaman verilere "aç kalmamasını" sağlamak için veri hatlarını kolaylaştırın.

Profil Oluşturma, Gözlemlenebilirlik ve Maliyet Yönetimi

• Eğitim işlerinin uçtan uca yürütülmesini izlemek, işlemedeki tıkanıklıkların veya ara bağlantı çekişmelerinin tam konumlarını belirlemek için gelişmiş gözlemlenebilirlik araçlarını kullanın.

• MFU, bellek bant genişliği kullanımı ve küme çalışma süresi dahil olmak üzere hayati sistem ölçümlerini izleyen gerçek zamanlı kontrol panelleri oluşturun ve sürdürün.

• Yapay zeka hızlandırıcılarımızın (ör. H100 kümeleri) kullanımını izleyin ve gerekçelendirin, boşta kalma süresini ve bellek sızıntılarını önleyerek bilgi işlem harcamasının her dolarının bilimsel ilerlemeye dönüşmesini sağlayın.

• Modellerimizin parametre sayısı arttıkça bilgi işlem, bellek ve ağ genelinde sistem davranışını tahmin etmek için ölçeklendirme yasaları ve dahili araçlar geliştirin.

Disiplinlerarası İşbirliği

• Bilimsel doğruluktan ödün vermeden daha iyi donanım uyumluluğu için model mimarilerini uyarlamak üzere Yapay Zeka Araştırmacılarıyla yakın işbirliği içinde çalışın.

• Performans verilerine ve profil oluşturma sonuçlarına dayalı olarak gelecekteki bilgi işlem kümelerimizin tasarımını etkilemek için Altyapı ekibiyle ortak olun.

Sahip Olması Gereken Beceri ve Nitelikler:

• Cusp'un geliştirdiği teknolojinin potansiyel uygulamalarına kişisel ilgi göstererek, bilim adamlarının bu alanda dünyayı değiştiren zorluklar üzerinde çalışmasına olanak sağlama fırsatı konusunda heyecan duyan birisiniz.

• Özellikle yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) veya yapay zeka iş yüklerine odaklanan performans mühendisliği, site güvenilirliği mühendisliği veya düşük düzeyli yazılım geliştirme konularında 3 yılı aşkın deneyiminiz var.

• GPU mimarisi hakkında uzman düzeyinde bilgi ve CUDA çekirdeklerini optimize etme veya Triton gibi kitaplıkları kullanma deneyimi.

• Dağıtılmış eğitim çerçeveleri (örn. PyTorch Distributed, DeepSpeed ​​veya Megatron-LM) ve ağ protokolleri hakkında derinlemesine bilgi.

• Performans takibi için Nsight Systems, Nsight Compute veya Weights & Biases gibi profil oluşturma araçlarında uzmanlık.

• Erken aşamadaki, hızlı tempolu bir başlangıç ​​ortamında bağımsız olarak çalışabilme becerisine sahip bir "kurucu" zihniyeti.

Bonus Puanları (Fakat Kritik Değil):

• TPU'lar veya alternatif hızlandırıcılar gibi özel yapay zeka donanımlarıyla çalışma deneyimi.

• Malzeme Bilimi, Kimya veya Fizik alanlarında akademik geçmişiniz veya kişisel ilginiz.

• Özellikle modellerin bulut ortamlarında (AWS/GCP/Azure) uygun ölçekte dağıtımına ilişkin MLOps uygulamalarına ilişkin bilgi.

• Açık kaynak performans optimizasyonuna veya makine öğrenimi kitaplıklarına katkılar.

Ek Hususlar
Bu rol, haftada üç gün ofiste bulunma beklentisiyle Cambridge, Londra, Amsterdam veya Berlin ofislerimizde bulunabilir. Ek olarak, işbirliği ve proje çalışması için başka yerlere düzenli seyahatler gerekebilir.
Katılımınızın bir parçası olarak, Cambridge/Londra ofisimizde platformumuz hakkında bilgi edinmek ve bizi şahsen tanımak için en az birkaç hafta geçirmeniz beklenecektir.

Ek olarak, işbirliği ve proje çalışması için Avrupa'ya ve diğer bölgesel ve küresel lokasyonlara düzenli seyahatler gerekebilir.

Ne Sunuyoruz?

• Rekabetçi bir maaş: Etkiye ve büyümeye değer verir ve ödüllendiririz

• CuspAI'de Eşitlik: Şirketin başarısında payınız var

• Dinç kalma zamanı: Yerel resmi tatillere ek olarak 28 günlük tatil (DE, NL, İngiltere) veya 21 günlük tatil (JP, SG, ABD)

• 'Altın Standart' ebeveyn izni: 26 hafta (birincil bakıcı) ve 12 hafta (ikincil bakıcı) tam ücretli - en önemli malzeme bulma sorunları üzerinde birlikte çalışırken sizinle ve ailenizle ilgileniyoruz…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/cuspai/ Performance-engineer-london-237596)