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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Techniken für Hochleistungsrechner.
- Arbeitgeber: Huawei, ein führendes Unternehmen in der digitalen Transformation.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, berufliche Entwicklung und Zugang zu modernster Technologie.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten, die die Zukunft der Technologie gestalten.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich, starke Python- und PyTorch-Kenntnisse.
- Andere Informationen: Kollaboration mit Weltklasse-Wissenschaftlern in einem neugierigen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Huawei envisioniert eine Welt, in der Technologie Menschen verbindet, Industrien stärkt und menschliches Potenzial freisetzt. Als führendes Unternehmen im Bereich Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) ist Huawei an der Spitze der globalen digitalen Transformation tätig. Das Unternehmen erzielt Durchbrüche in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cloud-Computing und intelligente Geräte und baut die intelligente Grundlage einer vollständig vernetzten Welt auf.
Wir suchen einen starken Forscher mit praktischer Erfahrung in LLM + RAG, der helfen kann, Techniken wie KV-Cache-Vorberechnung, KV-Wiederverwendung/-mischung (z.B. CacheBlend-Stil) und spärliche Aufmerksamkeit / selektives Neuberechnen zu entwickeln und zu optimieren. Sie werden eng mit den Kernkomponenten (Aufmerksamkeitskerne + Profilierung) und auf Systemebene (vLLM/LMCache-Stapel) arbeiten und Forschungsideen in robusten, leistungsstarken Code umsetzen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Implementierung von RAG-Beschleunigungstechniken zur Reduzierung von TTFT und Verbesserung des Durchsatzes (z.B. Dokument-KV-Vorbereitung, Wiederverwendung, Caching-Richtlinien).
- Entwicklung von KV-Cache-Wiederverwendungs-/Mischpipelines und deren Integration in Inferenzstacks (Batching, Paging, Eviktion, Korrektheits-/Qualitätsabgleich).
- Implementierung und Optimierung von spärlichen Aufmerksamkeits-/selektiven Aufmerksamkeitswegen, einschließlich Maskenkonstruktion und Blockgranularitätsstrategien.
- Arbeiten mit PyTorch und modernen Aufmerksamkeits-Backends/Kernen (z.B. FlashAttention / FlashInfer-ähnliche Kerne), Profilierung und Optimierung der Leistung.
- Aktuell bleiben mit den neuesten Forschungen und Open-Source-Fortschritten in LLM-Inferenz, KV-Caching und RAG-Systemen und diese in praktische Verbesserungen umsetzen.
Qualifikationen:
- Doktortitel in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich.
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, mit umfangreicher Erfahrung in PyTorch (Modulinternas, Aufmerksamkeits-/KV-Cache-Konzepte, leistungsbewusstes Codieren).
- Solides Verständnis der Grundlagen der Transformer-Inferenz: Vorbefüllung vs. Dekodierung, KV-Cache-Layout, Maskierung, Batching, Latenz-/Durchsatzabgleich.
- Erfahrung in der Benchmarking und Profilierung von KI-LLM-Workloads und Diagnose von Leistungsengpässen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und Komfort bei der Zusammenarbeit zwischen Forschung und Ingenieurwesen.
Bevorzugte Qualifikationen (Nice to Have):
- Erfahrung mit vLLM und/oder LMCache (Integration, Debugging, Erweiterung der Aufmerksamkeits-/KV-Cache-Logik).
- Vertrautheit mit Aufmerksamkeitskernstapeln und Anpassungen (FlashAttention/FlashInfer, Triton, CUDA-Erweiterungen, benutzerdefinierte Operationen).
- Praktische Erfahrung im Aufbau von RAG-Pipelines (Abruf, Chunking, Indizierung, Neurangierung) und Verständnis, wie Abruf mit Inferenzlatenz interagiert.
- Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Veröffentlichungen/technischen Berichten in KI-Systemen, LLM-Inferenz, Caching oder speicherbewussten ML-Systemen.
- Systemhintergrund (Linux, Leistungsengineering, Speicher/IO, Speicherhierarchie) und Komfort beim Arbeiten nahe an der Hardware.
Warum uns beitreten:
- Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und Ingenieuren von Weltklasse in einer offenen, neugiergesteuerten Umgebung.
- Zugang zu modernster Technologie und Werkzeugen.
- Chancen für berufliches Wachstum und Entwicklung.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und hohe Lebensqualität in Zürich, im Herzen Europas.
- Last but not least: Teil innovativer Projekte sein, die einen Unterschied machen.
Senior Researcher: AI Computing Systems Arbeitgeber: Huawei Switzerland
Kontaktperson:
Huawei Switzerland HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Researcher: AI Computing Systems
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Kontaktiere Recruiter direkt über unsere Website und stelle Fragen zu offenen Positionen. Das zeigt Engagement und kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Tipp Nummer 4
Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Trends in der KI und Technologie! Lies aktuelle Forschung und Artikel, um bei Gesprächen im Interview glänzen zu können. Wir haben einige tolle Ressourcen, die dir helfen können!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Researcher: AI Computing Systems
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Leidenschaft für KI und Forschung. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Sei präzise und relevant: Achte darauf, dass du in deinem Lebenslauf und Anschreiben nur die relevantesten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst. Wir suchen nach spezifischen Kenntnissen in LLM und RAG, also stelle sicher, dass du diese klar und deutlich präsentierst.
Beweise deine Fähigkeiten: Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit den Technologien in unserer Stellenanzeige übereinstimmen, zögere nicht, diese zu erwähnen. Zeige uns konkrete Beispiele, wie du Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt hast.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Huawei Switzerland vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der KI und den spezifischen Technologien, die Huawei verwendet, vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Umgang mit PyTorch demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Optimierung von Systemen beigetragen hast.
✨Zeige Teamgeist
Huawei legt großen Wert auf Zusammenarbeit. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Ingenieuren betreffen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Frage nach der Zukunft
Zeige dein Interesse an der Weiterentwicklung der Technologien und der Rolle, die du dabei spielen kannst. Stelle Fragen zu den zukünftigen Projekten von Huawei und wie du dazu beitragen kannst, die Grenzen der KI weiter zu verschieben.