Engenheiro(a) de Machine Learning — Otimização de Treinamento

🕒 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 pipelines de treinamento de modelos em larga escala (throughput, convergência, estabilidade e custo) • Aperfeiçoar estratégias de treinamento distribuído (paralelismo de dados, de modelo e de pipeline) • Ajustar otimizadores, schedulers, tamanho de batch e precisão (bf16 / fp16 / fp8) • Reduzir tempo de treinamento e custo computacional por meio de profiling, análise de gargalos e melhorias em nível de sistema • Colaborar com pesquisadores em estratégias de treinamento orientadas à arquitetura • Construir e manter infraestrutura de treinamento robusta (checkpointing, tolerância a falhas, reprodutibilidade) • Avaliar e integrar novas técnicas de treinamento (por exemplo, gradient checkpointing, ZeRO, FSDP, kernels personalizados) • Ser responsável pelas métricas de desempenho de treinamento e promovê-las continuamente

🎯 Requisitos

• Experiência sólida em treinar redes neurais de grande escala (LLMs ou modelos de tamanho semelhante) • Experiência prática em otimização de treinamento (não apenas uso de modelos) • Sólido entendimento de: • - Backpropagation, algoritmos de otimização e dinâmica de treinamento • - Sistemas distribuídos para treinamento de ML • Experiência com PyTorch (obrigatório) • Conforto para trabalhar próximo ao hardware (GPUs, restrições de memória e de rede) • Capacidade de transitar com facilidade entre ideias de pesquisa e código pronto para produção • Desejável • Experiência com treinamento distribuído em larga escala (multi-node, multi-GPU) • Familiaridade com DeepSpeed, FSDP, Megatron ou stacks de treinamento customizados • Experiência em otimizar treinamento em GPUs AMD ou NVIDIA • Contribuições para infraestruturas ML open-source ou codebases de pesquisa • Experiência com arquiteturas não-Transformer (RNNs, modelos híbridos, etc.)

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva + participação acionária significativa