Principal Performance Engineer, Lead

🕒 vor 6 Monaten

🍂 Massachusetts – Remote

🍂 Massachusetts – Remote

💵 $169.300 - $304.700 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 41%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Akamai Technologies

WebsiteLinkedInAlle Stellen

5001 - 10000 Mitarbeiter

🔒 Cybersecurity

🏢 Unternehmen

📱 Medien

Cybersecurity • Enterprise • Media

Akamai Technologies ist eine globale Plattform für Edge- und Cloud-Dienstleistungen, die Lösungen für die Bereitstellung von Inhalten, Edge Computing und Sicherheit anbietet. Das Unternehmen betreibt eines der weltweit größten verteilten Netzwerke zur Beschleunigung und zum Schutz von Web-, Medien- und Anwendungsverkehr. Akamai bietet Produkte für die Bereitstellung von Inhalten, DDoS-Schutz, API- und App-Sicherheit, Bot-Management, Edge Computing (serverlose/Edge-Funktionen) und KI-Inferenz am Edge an. Zudem stellt Akamai unternehmensfokussierte Sicherheitsdienste bereit (Zero Trust, Identitäts- und Zugangsmanagement, sicherer Internetzugang) sowie Tools für Cloud-/KI-Infrastruktur. Kürzlich hat Akamai seine Fähigkeiten durch Akquisitionen (zum Beispiel LayerX) erweitert, um KI-Nutzungen im Browser zu steuern.

Beschreibung

• 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

🎯 Anforderungen

• 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.

🏖️ Vorteile

• 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