Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und teste komplexe ML-Software mit Fokus auf Automatisierung und Qualität.
- Unternehmen: Graphcore, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Computing.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, großzügige Urlaubsregelung und private Krankenversicherung.
- Weitere Informationen: Inklusives Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit einem talentierten Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, insbesondere mit Python und CI/CD-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € 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
Applicants for this role should have strong experience designing, developing, and maintaining high-quality software systems.
The role focuses on testing and validating a complex machine learning software stack, with particular emphasis on software architecture, automation, and engineering best practices.
The Team
The MLQA team is composed of highly skilled software engineers with a strong focus on automation, software quality, and data-driven validation.
The team works closelywith industry-standard machine learning frameworks and models, contributing to upstream open-source projects and collaborating across the wider software organization.
Operating in a fast-paced environment, the team plays a critical role in ensuring reliability, performance, and maintainability across the ML software stack, helping to deliver robust and high-quality products to customers.
Responsibilities and Duties
- Design, implement, andmaintainrobust test infrastructure and automation for a complex ML software stack.
- Architect and evolve test frameworks and tooling with a focus on scalability, maintainability, and developer experience.
- Build and maintain CI/CD pipelines targeting simulators, emulators (e. g. QEMU), and physical hardware.
- Create representative ML workloadsand gain insights from their execution. (Numerical accuracy, performance analysis and benchmarking).
- Work closely with all Software development teams, supporting a culture of quality, security and maintainability.
- Review code and designs, setting a high bar for software engineering best practices.
- Mentor and support junior engineers, helping raise the overall technical capability of the team.
- Evaluate existing test strategies and infrastructure, identifying gaps and driving improvements aligned with team and organizational goals.
- Candidate Profile
Essential
- Experience in production-quality software engineering roles.
- Strong software design and architecture skills, with experience working on large or complex systems.
- Strong proficiency in Python, including experience building and maintaining production codebases.
- Solid experience with CI/CD systems and automated testing (preferably Git Hub-based workflows).
- Experience working in Linux environments.
- Familiarity with C or C++, with the ability to read, debug, and reason about low-level code when needed.
- Proven ability to mentor junior engineers and influence engineering practices within a team.
- Strong problem-solving skills and a proactive, self-directed approach to work.
- Bachelor/Master's/Ph D or equivalent experience in Computer Science, Maths, Machine Learning, Data Science, or related field.
Desirable
- Exposure to machine learning frameworks such as Py Torch, JAX, Triton, Tensor Flow
- Experience with distributed workload management systems such as Kubernetes, VLLM, Keras or MLOpspipelines
- Experience working with hardware simulators or emulators (e. g. QEMU).
- Experience developing for or working with FPGA-based systems.
- Experience with people management or mentoring
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
- We have a generous parental leave policy
- an employee assistance programme (which includes health, mental wellbeing, and bereavement support)
- We offer a range of healthy food and snacks at our central Bristol office and have 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
Staff Software Engineer (ML QA) Arbeitgeber: Graphcore
Graphcore ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Bristol bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit ermöglicht Graphcore seinen Mitarbeitern, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten und dabei bedeutende Beiträge zu leisten. Die attraktiven Benefits, einschließlich flexibler Arbeitszeiten, umfassender Gesundheitsleistungen und einer großzügigen Urlaubsregelung, machen Graphcore zu einem idealen Ort für talentierte Software-Ingenieure, die ihre Karriere vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Software Engineer (ML QA) 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 Staff Software Engineer (ML QA) 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 Staff Software Engineer (ML QA) 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 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.