Staff Kernel Optimization Engineer

🕒 vor 2 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

👷🏻‍♀️ Ingenieur

👻 Geisterscore 39%

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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Cerebras

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501 - 1000 Mitarbeiter

🔧 Hardware

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

Hardware • Artificial Intelligence • SaaS

Cerebras ist ein Unternehmen, das Waferscale-KI-Chips (den Wafer-Scale Engine) und Systeme entwickelt, die speziell für ultraschnelle KI-Inferenz und -Training ausgelegt sind. Sie bieten das CS-3-System und die Cerebras Inference Cloud mit einfacher OpenAI API-Kompatibilität an, ermöglichen Einsätze vor Ort, in der Cloud und am Rande und arbeiten mit Unternehmen wie AMD, CrowdStrike, Flex und großen Unternehmen zusammen. Ihre Produktbotschaften betonen extrem große Chips (58-mal größer als GPUs), enorme Geschwindigkeit und Durchsatz (bis zu 15-mal schnellere Inferenz, Tausende von Tokens pro Sekunde) und Anwendungsfälle über Modellbereitstellung, Feinabstimmung und Vortraining hinweg. Zu ihren Kunden zählen OpenAI, Meta, GSK, die Mayo Klinik, AWS und andere; Anwendungen umfassen KI-Infrastruktur, Echtzeit-Agenten, Genomik, Wirkstoffforschung, Cybersicherheit und Unternehmenssuche. Cerebras konzentriert sich auf Hochleistungs-KI-Hardware und integrierte Software-/Plattformangebote für Training und Inferenz.

Beschreibung

• Develop design specifications for new machine learning and linear algebra kernels and mapping to the Cerebras WSE System using various parallel programming algorithms. • Develop and debug kernel library of highly optimized low level assembly instruction and C-like domain specific language routines to implement algorithms targeting the Cerebras hardware system. • Develop and debug high-performance kernel routines in low-level assembly and a custom C-like (CSL) language, implementing algorithms optimized for the Cerebras hardware system. • Using mathematical models and analysis to measure the software performance and inform design decisions. • Develop and integrate unit and system testing methodologies to verify correct functionality and performance of kernel libraries. • Study emerging trends in Machine Learning applications and help evolve Kernel library architecture to address computational challenges of the start-of-the-art Neural Networks. • Interact with chip and system architects to optimize instruction sets, microarchitecture, and IO of next generation systems.

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s, Master’s, PhD or foreign equivalents in Computer Science, Computer Engineering, Mathematics, or related fields. • Understanding of hardware architecture concepts — must be comfortable learning the details of a new hardware architecture. • Skilled in C++ and Python programming languages. • Good knowledge of library and/or API development best practices. • Strong debugging skills and knowledge of debugging complex software stack. • Experience in kernel development and/or testing (preferred). • Familiarity with parallel algorithms and distributed memory systems (preferred). • Experience in programming accelerators such as GPUs and FPGAs (preferred). • Familiarity with Machine Learning neural networks and frameworks such as TensorFlow and PyTorch (preferred). • Familiarity with HPC kernels and their optimization (preferred).

🏖️ Vorteile

• Build a breakthrough AI platform beyond the constraints of the GPU. • Publish and open source their cutting-edge AI research. • Work on one of the fastest AI supercomputers in the world. • Enjoy job stability with startup vitality. • Our simple, non-corporate work culture that respects individual beliefs.