Senior Software Engineer - ML Systems / AI Frameworks / Compilers

Wir suchen einen erfahrenen Software-Ingenieur, der unserem AI SDK-Team beitritt und ein hochflexibles Python-Softwareentwicklungskit zum Quantisieren und Optimieren von Modellen für die Inferenz auf Recogni's Hardware-Beschleunigern entwickelt. Sie werden helfen, diese Bibliothek von Grund auf zu entwerfen, mit einem Fokus auf die Schnittstelle zwischen dem Compiler und dem Python SDK / ML-Framework.

Wo Sie uns helfen können:

• AI Stack Entwicklung: Architektur und Gestaltung unseres SDK-Softwarestacks, der es Entwicklern ermöglicht, modernste generative AI-Modelle (LLMs, stabile Diffusion usw.) auf unserer Hardware bereitzustellen. Ihr Fokusbereich wird das Frontend des Deep Learning Compilers und die graphische Zwischenrepräsentation (IR) sein.
• Compiler Synergien: Enge Zusammenarbeit mit unserem Compiler-Team zur Gestaltung einer API, die es Entwicklern ermöglicht, Algorithmen manuell auf unserer Hardware zu optimieren.
• Leistungsoptimierung: Tiefgehende Analyse von modernen AI-Netzwerken und deren Optimierung für Recogni's Beschleuniger durch Implementierung hardware-spezifischer Kerne.
• Verteilte Inferenz: Aufbau der SW-Infrastruktur rund um Sharding und Kollektive, die es Entwicklern ermöglicht, große Deep Learning-Modelle nahtlos für verteilte Inferenz bereitzustellen.
• HW/SW Co-Design: Enge Zusammenarbeit mit AI-Wissenschaftlern zur Untersuchung der neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen, Analyse ihrer Laufzeit auf unserer Hardware und Beitrag zum Hardware-Software-Co-Design unserer nächsten Generation.

Qualifikationen:

• Erfahrung: 4+ Jahre relevante Erfahrung in der Softwareentwicklung.
• Programmiersprachen: Nachgewiesene Kenntnisse in Python und idealerweise C++.
• ML-Frameworks: Erfahrung in der Entwicklung von AI-Trainings-/Inferenz-Frameworks oder Vertrautheit mit den Exportmechanismen, Operator-Sets und Zwischenrepräsentationen beliebter ML-Frameworks wie PyTorch.
• Optimierung von ML-Systemen: Erfahrung in der Optimierung von ML-Systemen basierend auf Laufzeitanalysen von Latenz, Speicherbandbreite, I/O-Zugriff und Rechenauslastung.
• Verteilte Systeme: Ein gutes Verständnis und idealerweise Erfahrung mit Hochleistungsverteilungsrechnern.
• Deep Learning Compiler: Erfahrung mit MLIR, LLVM, IREE, XLA, TVM oder Halide ist von Vorteil.
• Hardware-Affinität: Kenntnisse über GPU-, CPU- oder AI-Hardware-Beschleunigerarchitekturen.

Gründe, Recogni beizutreten:

• Gelegenheit, von Anfang an Teil eines der aufregendsten neuen AI-Produkte zu sein.
• Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten von einer hochdiversen und talentierten Gruppe von Kollegen, einschließlich Experten aus verschiedenen Bereichen, von Künstlicher Intelligenz bis hin zu System- und Geräteengineering.
• Vorteile wie Mahlzeiten, Snacks, Getränke und mehr!
• Motivierte Kollegen in einer angenehmen Büroumgebung.
• Aktienkaufplan für Mitarbeiter.
• Flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsrichtlinien.

Recogni ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben, dass ein diverses Team besser in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Alter, Hautfarbe, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus, Rasse, Religion, Schwangerschaft, sexueller Orientierung oder einer anderen durch geltende Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung.