Wissenschaftliche Fachkraft / Engineer – Performance-Optimierung

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 2 Stunden

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧬 Forschungswissenschaftler

👻 Geisterscore 12%

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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Luma AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

📱 Medien

💰 €90.000.000 Series B im 2025-01

Artificial Intelligence • SaaS • Media

Luma AI ist ein in Palo Alto ansässiges Unternehmen, das multimodale generative KI-Modelle und kreative Workflow-Tools entwickelt, die sich auf die Produktion von Video, Bild, Audio und Text konzentrieren. Luma bietet Modelle und Produkte wie Ray (Videogenerierung), UNI-1/Uni-1. 1 (Markenintelligenzmodelle) und eine API/Unternehmenslösungen, die es kreativen Teams ermöglichen, cineastische Qualitätsassets mit Markenanpassung zu erzeugen, zu bearbeiten und zu steuern. Sie legen Wert auf Pionierforschung (Open Physical AI Lab), interne Modellentwicklung und Produkte für kreative Teams, Agenturen und Produktionsservices. Luma bietet zudem APIs, Unternehmenspläne, ein kreatives Partnerprogramm und Lernressourcen an.

Beschreibung

• GPU-, CPU- und Accelerator-Code profilieren und optimieren, um eine maximale Auslastung und minimale Latenz zu erreichen • Hochperformanten Code mit PyTorch, Triton und CUDA schreiben, bei Bedarf einschließlich eigener Operationen • Fused Kernels entwickeln sowie Tensor Cores und moderne Hardwarefunktionen plattformübergreifend nutzen • Modellarchitekturen und Implementierungen für die verteilte Produktion auf mehreren Knoten optimieren • Tools und Automatisierungen zur Performance-Überwachung und -Analyse entwickeln • Modernste Optimierungstechniken für Transformer-Modelle erforschen und implementieren • In den ersten 30 Tagen die aktuellen Trainings- und Inferenzpfade profilieren • Zwischen dem 30. und 60. Tag eine Kernel- oder Architekturoptimierung produktiv bereitstellen und validieren • Zwischen dem 60. und 90. Tag Monitoring und Automatisierung zur Vermeidung von Performance-Regressionen entwickeln

🎯 Anforderungen

• Expertenkenntnisse in der Programmierung mit Triton/CUDA und der GPU-Optimierung • Sehr gute Kenntnisse in PyTorch, einschließlich Kernel-Entwicklung und eigener Operationen • Sicherer Umgang mit Profiling-Tools, einschließlich NVIDIA Nsight, Torch Profiler und eigener Tools • Tiefgreifendes Verständnis von Transformer-Architekturen und Attention-Mechanismen • Erfahrung mit Compilern und Exportern wie torch.compile, TensorRT, ONNX oder XLA (von Vorteil) • Erfahrung mit der Optimierung von Inferenz-Workloads hinsichtlich Latenz und Durchsatz (von Vorteil) • Kenntnisse des Triton-Compilers und von Techniken zur Kernel-Fusion (von Vorteil) • Kenntnisse von Warp-Level-Intrinsics und fortgeschrittener CUDA-Optimierung (von Vorteil)

🏖️ Vorteile

• Arbeitgeber der Chancengleichheit • Die Teilnahme an einer freiwilligen Umfrage zu Vielfalt und Inklusion ist möglich; eine Nichtteilnahme hat keinen Einfluss auf die Bewerbung