EnCharge AI
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2022
🤖 Künstliche Intelligenz
🔧 Hardware
🤝 B2B
💰 €100.000.000 Series B - EnCharge AI im 2025-02
Artificial Intelligence • Hardware • B2B
EnCharge AI ist ein Unternehmen, das analoge In-Memory-Computing-Hardware und ergänzende Software entwickelt, um KI-Workloads auf Geräten sowie von Edge-zu-Cloud zu beschleunigen. Ihre Technologie umfasst den EN100 Analog AI Accelerator und andere Formfaktoren (Chiplets, ASICs, PCIe-Karten), die im Vergleich zu herkömmlichen GPUs und digitalen Beschleunigern eine wesentlich höhere Energieeffizienz, Rechendichte und niedrigere Gesamtbetriebskosten für Inferenz bieten. EnCharge legt großen Wert auf Nachhaltigkeit, den Datenschutz durch lokale Verarbeitung sowie den Einsatz für Unternehmens- und Entwicklerkunden, die effiziente, skalierbare KI-Berechnungen außerhalb herkömmlicher Cloud-Infrastrukturen suchen.
Research Engineer, AI Models
Stelle nicht auf LinkedIn
🕒 vor 1 Monat
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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EnCharge AI
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2022
🤖 Künstliche Intelligenz
🔧 Hardware
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💰 €100.000.000 Series B - EnCharge AI im 2025-02
Artificial Intelligence • Hardware • B2B
EnCharge AI ist ein Unternehmen, das analoge In-Memory-Computing-Hardware und ergänzende Software entwickelt, um KI-Workloads auf Geräten sowie von Edge-zu-Cloud zu beschleunigen. Ihre Technologie umfasst den EN100 Analog AI Accelerator und andere Formfaktoren (Chiplets, ASICs, PCIe-Karten), die im Vergleich zu herkömmlichen GPUs und digitalen Beschleunigern eine wesentlich höhere Energieeffizienz, Rechendichte und niedrigere Gesamtbetriebskosten für Inferenz bieten. EnCharge legt großen Wert auf Nachhaltigkeit, den Datenschutz durch lokale Verarbeitung sowie den Einsatz für Unternehmens- und Entwicklerkunden, die effiziente, skalierbare KI-Berechnungen außerhalb herkömmlicher Cloud-Infrastrukturen suchen.
Beschreibung
• Research and implement state-of-the-art techniques to accelerate AI inference • Partner closely with hardware, compiler, and quantization teams • Build profiling tools and comprehensive benchmarking frameworks • Build robust fine-tuning workflows for modern AI models
🎯 Anforderungen
• 5+ years of experience in ML research, applied ML, or ML systems • Strong fundamentals in Python and PyTorch • Hands-on experience with modern AI models (transformers, diffusion models, or other generative architectures) • Experience fine-tuning large models and building training/evaluation pipelines • Deep understanding of transformers, attention mechanisms, & optimization techniques • Comfort reading and implementing techniques from research papers
🏖️ Vorteile
• Health insurance • Flexible work arrangements • Professional development
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🤖 KI-Ingenieur
🦅 H1B-Visum-Sponsor
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
