Member of Technical Staff – GPU Performance Engineer

🕒 Março 27

🌐 Estados Unidos, Reino Unido, +1 outros países – Remoto

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA) 🇬🇧 Reino Unido – Remoto (RU) 🇸🇬 Singapura – Remoto

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🖥 Engenheiro de Software

👻 Score fantasma 69%

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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Reka AI

SiteLinkedInTodas as Vagas

1 - 10 funcionários

Fundada em 2022

🤖 Inteligência Artificial

🏢 Corporativo

☁️ SaaS

💰 $58.000.000 Series A em 2023-06

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Reka AI é uma empresa especializada no desenvolvimento de modelos de IA multimodal de ponta. Esses modelos são projetados para capacitar agentes de IA com a capacidade de ver, ouvir e falar, facilitando uma gama de aplicações que vão desde texto e código até imagens, vídeos e dados de áudio. Os modelos proprietários da Reka, incluindo Reka Core, Flash, Edge e Spark, são criados do zero com arquiteturas inovadoras que permitem a implantação em dispositivos, no local ou na nuvem. Conhecida por avançar no campo da pesquisa em IA, a Reka AI colabora com parceiros tecnológicos globais para expandir o acesso às suas avançadas capacidades de IA multimodal.

Descrição

• Design and implement improvements to training infrastructure • Directly contribute to technical decisions optimizing performance of models • Work on post-training processes, including reinforcement learning and fine-tuning • Improve the efficiency and scalability of model serving infrastructure

🎯 Requisitos

• Strong engineering skills with fluency in Python and PyTorch (or other frameworks) • Proven experience implementing and training large deep learning models • Experience writing and debugging low-level GPU code (CUDA, C++) • Experience scaling up GPU jobs using large-scale compute clusters (e.g., Slurm or Kubernetes) • Demonstrated ability to analyze and optimize the performance of GPU-accelerated workloads, including profiling, identifying bottlenecks, and implementing performance tuning techniques

🏖️ Benefícios

• Five weeks of paid leave to recharge • Comprehensive healthcare benefits (including vision and dental) • Additional perks that support your well-being • Visa assistance, including H1B and OPT transfers, for US employees