Senior Machine Learning Engineer (Large Systems)

Senior Machine Learning Engineer (Large Systems)

Vollzeit 74250 - 90750 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
G

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle für spezialisierte Hardware in großangelegten Systemen.
  • Unternehmen: Graphcore, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Computing.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, großzügige Urlaubsregelung und umfassende Gesundheitsleistungen.
  • Weitere Informationen: Inklusives Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Technologie und arbeite mit den besten Köpfen der Branche.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und starke Programmierkenntnisse in Python oder C++.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 74250 - 90750 € pro Jahr.

About Graphcore

At Graphcore, we’re building the future of AI compute.

We’re a team of semiconductor, software and AI experts, with deep experience in creating the complete AI compute stack - from silicon and software to infrastructure at datacenter scale.

As part of the Soft Bank Group, backed by significant long-term investment, we are delivering key technology into the fast-growing Soft Bank AI ecosystem.

To meet the vast and exciting AI opportunity, Graphcore is expanding its teams around the world.

We are bringing together the brightest minds to solve the toughest problems, in a place where everyone has the opportunity to make an impact on the company, our products and the future of artificial intelligence.

Job Summary

As a Senior Machine Learning Engineer in the Applied AI team at Graphcore, you will contribute to advancing AI technology by developing and optimising AI models tailored to our specialised hardware.

You will work on large scale systems where performance is critical to the success of our projects.

Working closely with the Software development and Research teams, you will play a critical role in identifying opportunities to innovate and differentiate Graphcore’s technology.

We seek engineers with strong technical skills and an understanding of AI model implementation at scale, eager to make a tangible impact in this rapidly evolving field.

The Team

The Applied AI team’s role is to be proxies for our customers, we need to understand the latest AI models, applications, and software to ensure that Graphcore’s technology works seamlessly with the AI ecosystem and at scale.

We build reference applications, contribute to key software libraries e. g. optimising kernels for efficiency on our hardware, and collaborate with the Research team to develop and publish novel ideas in domains such as efficient compute, model scaling and distributed training and inference of AI models for multiple modalities and applications.

If you're excited about advancing the next generation of AI models on cutting-edge hardware, we’d love to hear from you!

Responsibilities and Duties

  • Implement latest machine learning models and optimise them for performance and accuracy, scaling to 1000s of accelerators.
  • Test and evaluate new internal software releases, provide feedback to software engineering teams, make necessary code fixes, and conduct code reviews.
  • Benchmark models and key ML techniques to identify performance bottlenecks and improve model efficiency.
  • Design and conduct experiments on novel AI methods, implement them and evaluate results.
  • Collaborate with Research, Software, and Product teams to define, build, and test Graphcore’s next generation of AI hardware.
  • Engage with AI community and keep in touch with the latest developments in AI.
  • Candidate Profile

Essential

  • Bachelor/Master's/Ph D or equivalent experience in Machine Learning, Computer Science, Maths, Data Science, or related field.
  • Proficiency in deep learning frameworks like Py Torch/JAX.
  • Strong Python or C++ software development skills
  • Expertise in deep learning from model training to optimisation and evaluation.
  • Capable of designing, executing and reporting from ML experiments.
  • Developed deep understanding of performance bottlenecks and how to overcome them.
  • Ability to move quickly in a dynamic environment
  • Enjoy cross-functional work collaborating with other teams.
  • Strong communicator - able to explain complex technical concepts to different audiences.

Desirable

• Experience in one or more of

  • MLOps for Kubernetes-based clusters
  • Building production systems with large language models
  • Efficient computing based on low-precision arithmetic.
  • Experience writing C++/Triton/CUDA kernels for performance optimisation of ML models.
  • Experience in distributed training or inference of ML models across 64+ accelerators.
  • Familiarity with HPC systems and networking including Infiniband, NVLink, Ro CE technologies.
  • Have contributed to open-source projects or published research papers in relevant fields.
  • Knowledge of cloud computing platforms.
  • Keen to present, publish and deliver talks in the AI community.

Benefits

  • In addition to a competitive salary, Graphcore offers
  • flexible working
  • a generous annual leave policy
  • private medical insurance and health cash plan
  • a dental plan
  • pension (matched up to 5%)
  • life assurance and income protection
  • a generous parental leave policy
  • an employee assistance programme (which includes health, mental wellbeing, and bereavement support)
  • a range of healthy food and snacks at our central Bristol office

• our own barista bar!

We welcome people of different backgrounds and experiences; we’re committed to building an inclusive work environment that makes Graphcore a great home for everyone.

We offer an equal opportunity process and understand that there are visible and invisible differences in all of us.

We can provide a flexible approach to interview and encourage you to chat to us if you require any reasonable adjustments.

Applicants for this position must hold the right to work in the UK. Unfortunately at this time, we are unable to provide visa sponsorship or support for visa applications

#J-18808-Ljbffr

Senior Machine Learning Engineer (Large Systems) Arbeitgeber: Graphcore

Graphcore ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, großzügigen Urlaubsregelungen und einem umfassenden Gesundheitsplan fördert Graphcore das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter und unterstützt deren berufliche Entwicklung. In unserem zentralen Büro in Bristol genießen Sie nicht nur eine inspirierende Arbeitsatmosphäre, sondern auch Zugang zu gesunden Snacks und einer Barista-Bar, die den Teamgeist stärkt und kreative Ideen fördert.

G

Kontaktdaten:

Graphcore Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer (Large Systems) erhalten könntest

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 Graphcore anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Machine Learning Engineer (Large Systems) 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 Graphcore vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer (Large Systems) mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Deep Learning
PyTorch
JAX
Python
C++
MLOps

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 Graphcore 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 Graphcore 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.