Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein geo-distribuiertes QAT-System für effiziente ML-Modelle.
- Unternehmen: SEMRON, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Hardware.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen in der KI-Branche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit bahnbrechender Technologie und Zusammenarbeit.
- Qualifikationen: Master-Abschluss oder PhD in ML, Erfahrung mit Python und PyTorch.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Als ML Engineer bei SEMRON sind Sie verantwortlich für die Entwicklung der Trainingsinfrastruktur, die es ermöglicht, Modelle effizient auf unserer neuartigen analogen In-Memory-Compute-Plattform auszuführen. Ein zentraler Bestandteil dieser Arbeit ist das Design eines geo-distribuierten Quantization-Aware Training (QAT) Frameworks, das der Machine-Learning-Community ermöglicht, gemeinsam Rechenressourcen beizutragen, um ihre bevorzugten Modelle zu quantisieren und sie mit der Hardware von SEMRON kompatibel zu machen.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen und Implementieren eines geo-distribuierten QAT-Systems zur Vorbereitung von Modellen für die analoge Inferenz
- Aufbauen einer kollaborativen Trainings- und Tooling-Infrastruktur, die es Benutzern ermöglicht, GPUs beizutragen und Modelle gemeinsam zu quantisieren
- Übersetzen neuer Quantisierungs- und analogbewusster Trainingsmethoden in robuste Engineering-Komponenten
- Zusammenarbeiten mit Forschern, um deren Algorithmen in eine produktionsreife Pipeline zu integrieren
Was Sie mitbringen sollten:
- Ein Master-Abschluss, PhD oder ein persönliches Projekt oder Open-Source-Beitrag, der starke Ingenieursfähigkeiten und ein solides Verständnis von ML-Tooling deutlich zeigt
- Fließende Kenntnisse in Python und PyTorch
- Verständnis von Trainingsabläufen und praktische Erfahrung mit Modelloptimierung
- Fähigkeit, skalierbare Systeme zu entwerfen und zu warten, mit sauberem Code und klaren Schnittstellen
- Eine kollaborative Denkweise und die Fähigkeit, über Software-, Forschungs- und Hardware-Domänen hinweg zu arbeiten
Hilfreich, aber nicht erforderlich:
- Vorherige Erfahrung mit QAT oder anderen Modellkompressionstechniken
- Vertrautheit mit Projekten wie DiLoCo, SWARM oder anderen dezentralen oder Peer-to-Peer-Lernsystemen
- Hintergrund in Compiler-Stacks, Graphtransformationen oder Modellbereitstellungstools
- Beiträge zur Open-Source-ML-Infrastruktur oder Forschungssoftware
Über uns: Bei SEMRON definieren wir neu, was in der KI-Hardware möglich ist. Unsere Kerninnovation liegt im analogen In-Memory-Computing zur Beschleunigung tiefer neuronaler Netzwerke, was es uns ermöglicht, Rechenarchitekturen zu entwickeln, die vertikal in die dritte Dimension skalieren, ähnlich wie NAND-Flash den Speicher revolutioniert hat. Dieser Sprung in der physikalischen Dichte ermöglicht es uns, Modelle mit Milliarden von Parametern auf Chipflächen bereitzustellen, die so klein sind wie einige Quadratmillimeter.
ML Engineer Arbeitgeber: SEMRON
SEMRON ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich der KI-Hardware vorantreibt und seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten. Mit einem kollaborativen Arbeitsumfeld, das Kreativität und Teamarbeit fördert, sowie umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist SEMRON der ideale Ort für ML Engineers, die ihre Fähigkeiten in einem dynamischen und zukunftsorientierten Unternehmen weiterentwickeln möchten. Zudem profitieren Mitarbeiter von einer flexiblen Arbeitskultur und der Chance, an der Spitze der technologischen Entwicklung zu stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so ML Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen ML-Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Mach dich bereit für technische Interviews! Übe häufige Fragen zu Python, PyTorch und ML-Optimierung. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für ML! Sprich über deine persönlichen Projekte oder Open-Source-Beiträge, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und hey, wir lieben es, wenn Bewerber proaktiv sind!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir wollen wissen, wer du bist und was dich motiviert. Zeig uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit ML oder QAT zu tun haben, erzähl uns davon! Das gibt uns einen besseren Einblick in dein Können.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine saubere und gut strukturierte Bewerbung zeigt, dass du dir Mühe gibst und professionell bist. Wir schätzen das sehr!
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite und wir können dich schneller kennenlernen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SEMRON vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Grundlagen der analog in-memory computing vertraut. Wenn du die Technologien und Konzepte hinter SEMRONs Plattform verstehst, kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, PyTorch und ML-Tooling demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige Teamgeist
Da Zusammenarbeit ein wichtiger Teil der Rolle ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Frage nach der Zukunft
Stelle Fragen zur Vision von SEMRON und wie sie die Entwicklung im Bereich der KI-Hardware vorantreiben wollen. Das zeigt dein Interesse an der langfristigen Perspektive des Unternehmens und gibt dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur.
