Engenheiro(a) de Machine Learning — Otimização de Inferência

🕒 Janeiro 22

🌏 Qualquer lugar do mundo

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 65%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Featherless AI

SiteLinkedInTodas as Vagas

1 - 10 funcionários

Fundada em 2023

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

A Featherless AI é um provedor de inferência de IA sem servidor e hospedagem de modelos que oferece acesso via API a um grande e crescente catálogo de modelos de pesos abertos (12. 200+), permitindo que desenvolvedores e empresas implante, ajustem e executem modelos em escala sem gerenciar servidores. A empresa oferece preços de assinatura fixa com tokens ilimitados, orquestração de GPU, uso privado/anônimo (sem logs) e opções para hospedagem própria em nível empresarial ou unidades de escala para alta concorrência. A Featherless AI também opera como um laboratório de pesquisa em IA focado em modelos de código aberto e pós-transformadores, alegando melhorias significativas de custo e desempenho para modelos grandes e agentes de IA.

Descrição

• Otimizar latência, taxa de transferência (throughput) e custo de inferência para modelos de ML em grande escala em produção • Perfilar e identificar gargalos em pipelines de inferência GPU/CPU (memória, kernels, batching, I/O) • Implementar e ajustar técnicas como: • Quantização (fp16, bf16, int8, fp8) • Otimização e reuso de KV-cache • Decodificação especulativa, batching e streaming • Poda de modelos ou simplificações arquiteturais para inferência • Colaborar com engenheiros de pesquisa para colocar novas arquiteturas de modelo em produção • Construir e manter sistemas de serving/serviço de inferência (ex.: Triton, runtimes customizados ou stacks sob medida) • Realizar benchmarks de desempenho em diferentes hardwares (GPUs NVIDIA/AMD, CPUs) e em infraestruturas de cloud • Melhorar confiabilidade do sistema, observabilidade e eficiência de custo sob cargas reais de trabalho

🎯 Requisitos

• Experiência sólida em otimização de inferência de ML ou em sistemas de ML de alto desempenho • Compreensão aprofundada dos detalhes internos do deep learning (attention, layout de memória, grafos de computação) • Experiência prática com PyTorch (ou similares) e deployment de modelos • Familiaridade com tuning de performance em GPU (CUDA, ROCm, Triton ou otimizações em nível de kernel) • Experiência em escalar inferência para usuários reais (não apenas benchmarks de pesquisa) • Confortável trabalhando em ambientes de startup de rápido movimento, com ownership e ambiguidade • Experiência com inferência de LLMs ou modelos de contexto longo • Conhecimento de frameworks de inferência (TensorRT, ONNX Runtime, vLLM, Triton) • Experiência otimizando para diferentes fornecedores de hardware • Contribuições open-source em sistemas de ML ou ferramentas de inferência • Experiência ou formação em sistemas distribuídos ou serviços de baixa latência

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva + participação acionária significativa (empresa em Série A)