Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere GPU-gestützte Algorithmen für ML/AI-Anwendungen.
- Unternehmen: Together AI, ein forschungsgetriebenes Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, Gesundheitsversicherung und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem leidenschaftlichen Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams, das die nächste Generation von KI-Infrastrukturen gestaltet.
- Qualifikationen: Starker Hintergrund in GPU-Programmierung und parallelem Rechnen, Kenntnisse in ML/AI-Anwendungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Systems Research Engineer, der auf GPU-Programmierung spezialisiert ist, spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Optimierung von GPU-beschleunigten Kernen und Algorithmen für ML/AI-Anwendungen. In enger Zusammenarbeit mit dem Modellierungs- und Algorithmus-Team werden Sie GPU-Kerne und Modellarchitekturen co-designen, um die Leistung und Effizienz unserer KI-Systeme zu verbessern. Durch die Zusammenarbeit mit den Hardware- und Software-Teams tragen Sie zur Co-Entwicklung effizienter GPU-Architekturen und Programmiermodelle bei und nutzen Ihr Fachwissen in der GPU-Programmierung und parallelen Verarbeitung. Ihre Forschungskompetenz wird entscheidend sein, um über die neuesten Fortschritte in der GPU-Programmiertechnik informiert zu bleiben und sicherzustellen, dass unsere KI-Infrastruktur an der Spitze der Innovation bleibt.
Anforderungen:
- Starker Hintergrund in der GPU-Programmierung und parallelen Verarbeitung, wie CUDA und/oder Triton.
- Kenntnisse über ML/AI-Anwendungen und -Modelle.
- Kenntnisse über Leistungsprofilierung und Optimierungstools für die GPU-Programmierung.
- Exzellente Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten.
- Bachelor-, Master- oder Doktortitel in Informatik, Elektrotechnik oder gleichwertige praktische Erfahrungen.
Verantwortlichkeiten:
- Optimierung und Feinabstimmung von GPU-Code zur Erreichung besserer Leistung und Skalierbarkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration von GPU-beschleunigten Lösungen in bestehende Softwaresysteme.
- Aktualisierung über die neuesten Fortschritte in der GPU-Programmiertechnik und -technologien.
Über Together AI:
Together AI ist ein forschungsorientiertes Unternehmen für künstliche Intelligenz. Wir glauben, dass offene und transparente KI-Systeme Innovationen vorantreiben und die besten Ergebnisse für die Gesellschaft schaffen werden. Gemeinsam haben wir uns zum Ziel gesetzt, die Kosten moderner KI-Systeme erheblich zu senken, indem wir Software, Hardware, Algorithmen und Modelle gemeinsam entwerfen. Wir haben zu führenden Open-Source-Forschungen, Modellen und Datensätzen beigetragen, um die Grenzen der KI voranzutreiben, und unser Team war hinter technologischen Fortschritten wie FlashAttention, Hyena, FlexGen und RedPajama. Wir laden Sie ein, einer leidenschaftlichen Gruppe von Forschern auf unserer Reise beizutreten, die nächste Generation der KI-Infrastruktur aufzubauen.
Vergütung:
Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, Startup-Eigenkapital, Krankenversicherung und andere Vorteile sowie Flexibilität in Bezug auf Remote-Arbeit. Die US-Basisgehaltsspanne für diese Vollzeitstelle liegt zwischen 160.000 und 230.000 USD + Eigenkapital + Leistungen. Unsere Gehaltsspannen werden durch Standort, Niveau und Rolle bestimmt. Die individuelle Vergütung wird durch Erfahrung, Fähigkeiten und berufsbezogenes Wissen festgelegt.
Gleichberechtigung:
Together AI ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und ist stolz darauf, allen unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus und mehr gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten.
Systems Research Engineer, GPU Programming Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Together AI ist ein innovatives Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz, das eine offene und transparente Arbeitskultur fördert. Als Systems Research Engineer im Bereich GPU-Programmierung profitieren Sie von einem dynamischen Umfeld, in dem Ihre Forschungskompetenzen geschätzt werden und Sie die Möglichkeit haben, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, Startup-Equity, Gesundheitsversorgung und flexible Arbeitsmöglichkeiten, um sicherzustellen, dass unsere Mitarbeiter sowohl beruflich als auch persönlich wachsen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Systems Research Engineer, GPU Programming erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Dormont Manufacturing Co anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Systems Research Engineer, GPU Programming bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Dormont Manufacturing Co vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Systems Research Engineer, GPU Programming mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Dormont Manufacturing Co klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
