Principal Performance Engineer, Lead

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Abril 7

🍂 Massachusetts – Remoto

🍂 Massachusetts – Remote

💵 $169.300 - $304.700 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

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Akamai Technologies

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5001 - 10000 funcionários

🔒 Cibersegurança

🏢 Corporativo

📱 Mídia

Cybersecurity • Enterprise • Media

A Akamai Technologies é uma empresa global de plataforma de borda e serviços em nuvem que oferece soluções de entrega de conteúdo, computação na borda e segurança. A empresa opera uma das maiores redes distribuídas do mundo para acelerar e proteger o tráfego da web, mídia e aplicações, oferecendo produtos para entrega de conteúdo, proteção contra DDoS, segurança de API e aplicativos, gerenciamento de bots, computação na borda (funções sem servidor/funções de borda) e inferência de IA na borda. A Akamai também fornece serviços de segurança focados em empresas (confiança zero, gerenciamento de identidade e acesso, acesso seguro à internet) e ferramentas de infraestrutura em nuvem/IA, e recentemente expandiu suas capacidades por meio de aquisições (por exemplo, LayerX) para adicionar controle de uso de IA baseado em navegador.

Descrição

• Optimize inference performance across the Akamai Inference Cloud • Collaborate closely with hardware performance engineers to deliver end-to-end optimization • Apply and evaluate quantization, distillation, and pruning techniques to optimize model performance while preserving accuracy • Design hardware-aware model placement and scheduling strategies to match models with optimal compute resources • Implement and tune speculative decoding, KV-cache optimization, and batching strategies to improve inference throughput and latency • Build benchmarking and profiling pipelines to measure model-layer performance across architectures, hardware, and serving configurations • Mentor and guide engineers on the team through code reviews, design discussions, and technical problem-solving • Collaborate with hardware performance engineers to identify and resolve end-to-end performance bottlenecks across the inference stack

🎯 Requisitos

• 12+ years of relevant experience with a Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Machine Learning, or a related field • Possess hands-on experience optimizing LLM inference performance (quantization, speculative decoding, model compression, etc.) • Have a solid understanding of transformer architectures and how design choices impact latency, throughput, and accuracy • Possess experience with inference serving frameworks such as vLLM, TensorRT-LLM, Triton, or similar systems • Be proficient in Python and C++ with experience profiling and optimizing compute-intensive workloads • Have familiarity with hardware-aware optimization, including GPU/accelerator scheduling and memory management trade-offs.

🏖️ Benefícios

• Health insurance • 401K savings plan • Company holidays • Vacation (in the form of PTO) • Sick time • Family friendly benefits including parental leave • Employee assistance program with focus on mental and financial wellness