Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Hochleistungs-Kernel für TPU und GPU-Architekturen und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der KI-Branche mit einem dynamischen Team in der Schweiz.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und kollaborativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Leistung und arbeite mit modernster Hardware.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung mit C++ oder Python und tiefes Verständnis von Leistungskriterien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 120000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Lead Kernel Engineer/Architect, der unser Team in der Schweiz im hybriden Arbeitsmodus verstärkt. Bist du leidenschaftlich daran interessiert, fortschrittliche Hardwarebeschleuniger bis an ihre Grenzen zu bringen? Schließe dich uns an, um die Zukunft der KI-Leistung und -Skalierbarkeit zu gestalten.
In dieser Rolle wirst du die Optimierung kritischer maschineller Lernoperationen für das Training und die Inferenz in großem Maßstab vorantreiben, indem du mit modernster Hardware wie TPUs und GPUs, fortschrittlichen ML-Modellen und Leistungstoolchains arbeitest. Deine Arbeit wird schnellere KI-Forschung und Produktionsbereitstellungen auf Cloud-Plattformen und innerhalb von Open-Source-Ökosystemen ermöglichen.
Du wirst mit Forschern, Compiler-Ingenieuren und Framework-Entwicklern zusammenarbeiten, um optimierte, leistungsstarke Lösungen zu liefern, die den Standard für moderne KI-Berechnungen setzen.
Verantwortlichkeiten:- Entwerfen und Optimieren von Hochleistungs-Kernels für TPU- und GPU-Architekturen unter Verwendung von Low-Level-Programmierframeworks wie Pallas, Triton oder Mosaic
- Aufbauen und Pflegen von Leistungsinfrastrukturen, einschließlich Benchmarking-Suiten, Autotuning-Systemen, Regressionstest-Frameworks und Tools
- Zusammenarbeiten mit ML-Framework-Entwicklern (z.B. JAX, PyTorch) und Compiler-Teams (XLA/MLIR), um benutzerdefinierte Kernels zu integrieren und Leistungsengpässe zu reduzieren
- Fortschritte in der Beschleunigerhardware, Compilertechnologie und dem Design von KI-Modellen verfolgen, um Möglichkeiten zur Optimierung auf Kernel-Ebene zu identifizieren
- Entwickeln klarer Dokumentationen, APIs und unterstützender OSS-Komponenten, die die Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz für Entwickler verbessern
- Analysieren und Lösen komplexer Leistungsprobleme, die groß angelegte verteilte Trainings- und Inferenzsysteme betreffen
- Abschluss eines Bachelor-Studiums oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 12+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung oder Systemprogrammierung
- 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit C++ oder Python
- 3+ Jahre Erfahrung in der Testung, Wartung oder Einführung von Softwareprodukten und mindestens 1 Jahr in Softwaredesign oder Architektur
- Praktische Erfahrung in der Leistungsoptimierung auf Kernel-Ebene für Beschleuniger oder Hochleistungsysteme
- Kenntnisse in der Low-Level-Beschleunigerprogrammierung (CUDA, Triton, Pallas)
- Vertrautheit mit ML-Frameworks wie JAX oder PyTorch und Optimierungstechniken für Aufmerksamkeitslayer, Mixture of Experts (MoE) und Präzisionsanpassung
- Starkes Verständnis moderner Hardwarebeschleuniger, einschließlich Pipeline, Datenbewegung und heterogenem Rechnen
- Kenntnisse der Compilerprinzipien und Zwischenrepräsentationen (z.B. MLIR, OpenXLA)
- Erfahrung im Aufbau von OSS-Entwicklerinfrastrukturen, APIs und leistungsrelevanten Bibliotheken
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Ingenieureumgebungen
Lead Kernel Engineer/Architect Arbeitgeber: EPAM Systems
Als Arbeitgeber in der Schweiz bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten, das auf die Zukunft der KI-Performance und -Skalierbarkeit ausgerichtet ist. Unsere hybride Arbeitsweise fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance und ermöglicht es Ihnen, mit führenden Experten zusammenzuarbeiten, während Sie an spannenden Projekten zur Optimierung von Machine Learning Operationen arbeiten. Wir legen großen Wert auf Mitarbeiterentwicklung und bieten zahlreiche Wachstumschancen sowie ein unterstützendes Team, das Ihre Ideen schätzt und fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Kernel Engineer/Architect erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in deinem Bereich in Kontakt zu treten. Teile deine Leidenschaft für KI und Hardware-Beschleuniger, und lass die Leute wissen, dass du auf der Suche nach neuen Herausforderungen bist.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen für komplexe Performance-Probleme entwickeln kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle bei uns findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist und wie du zur Optimierung von ML-Operationen beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der KI und Hardware-Technologie. Verfolge Blogs, Podcasts und Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und relevante Gespräche führen zu können. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für den Bereich!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Kernel Engineer/Architect mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du deine Bewerbung abschickst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir tun und wie du mit deinen Fähigkeiten zu unserem Team passen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei konkret und präzise:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch! Nenne konkrete Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, und wie sie zu deinem Erfolg beigetragen haben. Das hilft uns, ein klares Bild von deinen Fähigkeiten zu bekommen.
Zeig deine Leidenschaft:Wir suchen nach Leuten, die für das brennen, was sie tun. Teile in deinem Anschreiben, warum du dich für die Rolle als Lead Kernel Engineer/Architect interessierst und was dich an der Arbeit mit KI begeistert. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen!
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher dran, Teil unseres Teams zu werden!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um die spezifischen Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gründlich zu verstehen. Das bedeutet, dass du dich mit Pallas, Triton, Mosaic und den ML-Frameworks wie JAX und PyTorch auseinandersetzt. Zeige im Gespräch, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in der Kernel-Optimierung und Performance-Analyse zeigen. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Expertise zu untermauern.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die aktuellen Herausforderungen zu erfahren. Fragen zu den verwendeten Technologien oder zur Zusammenarbeit mit anderen Teams sind besonders relevant.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Da die Rolle stark auf Problemlösung und Optimierung fokussiert ist, sei bereit, über komplexe Probleme zu sprechen, die du gelöst hast. Erkläre deinen Denkprozess und die Schritte, die du unternommen hast, um zu einer Lösung zu gelangen. Dies wird deine Fähigkeit unterstreichen, in einem dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein.
