Staff ML Engineer – AWS Trainium, SageMaker

🕒 Setembro 16

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

☁️ Engenheiro de Cloud

👻 Score fantasma 28%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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51 - 200 funcionários

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

☁️ SaaS

💰 Venture Round em 2022-04

Artificial Intelligence • B2B • SaaS

A Robots & Pencils é uma empresa de inovação digital especializada no desenvolvimento de estratégias digitais e produtos utilizando tecnologias móveis, web e de ponta para impulsionar a transformação das empresas. Eles se concentram em áreas como desenvolvimento móvel, design de produto, pesquisa de UX, inteligência artificial, machine learning e gestão de mudanças organizacionais. Com o compromisso de combinar criatividade com tecnologia, eles visam desbloquear insights de dados e aprimorar a inovação em produtos, entregando, assim, excelentes experiências aos clientes e ajudando as marcas a obter uma vantagem competitiva.

Descrição

• Train and operate models on Amazon SageMaker with AWS Trainium as the underlying compute • Write and optimize PyTorch training code, including understanding of NeuronCore architecture, compiler behavior, memory, and throughput tradeoffs • Diagnose training run issues caused by hardware, distinguishing data or code problems from compiler- or device-level issues • Translate Trainium job requests into working, cost-aware end-to-end training pipelines • Tune distributed training runs for throughput and cost on SageMaker infrastructure • Work directly with client and internal engineering teams to scope and deliver production training workloads

🎯 Requisitos

• Strong, hands-on PyTorch experience, ideally including distributed or multi-device training • Production experience with Amazon SageMaker for training and/or inference • Comfort working close to the hardware layer; understanding of device-specific compilation and ability to debug accelerator-related issues • AWS Trainium or Inferentia (Neuron SDK) experience is a strong plus • Deep PyTorch experience and a track record of picking up new hardware targets quickly if lacking Trainium/Inferentia experience • Solid Python fundamentals • Comfort operating in a client-facing, production engineering environment

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