Mindbeam AI
1 - 10 Mitarbeiter
Gegründet 2024
💼 Beratung
🏭 Fertigung
🤖 Künstliche Intelligenz
Consulting • Manufacturing • Artificial Intelligence
Mindbeam AI ist ein Unternehmen, das Litespark entwickelt, ein ultraschnelles Pretraining-Framework für große Sprachmodelle (LLM), das das Training und die Inferenz für generative KI-Anwendungen beschleunigt. Seine Software verbessert den Durchsatz auf vorhandener GPU-Hardware ohne Änderungen am Code, ist mit industrienormierten ML-Frameworks wie PyTorch kompatibel und soll die Vorbereitungszeit von Monaten auf Tage verkürzen sowie den Energieverbrauch und die Kosten reduzieren (bis zu ~81 % Energieeinsparung bei den angegebenen Workloads). Mindbeam richtet sich an Unternehmens- und B2B-Kunden, die nach skalierbarer, effizienter KI-Infrastruktur für die Entwicklung großer Sprachmodelle suchen.
Machine Learning Engineer – Pre Training
Stelle nicht auf LinkedIn
🕒 vor 2 Monaten
🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote
💵 $150.000 - $190.000 / Jahr
⏰ Vollzeit
🟢 Junior
🟡 Mittelstufe
🤖 Machine-Learning-Entwickler
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle
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Mindbeam AI
1 - 10 Mitarbeiter
Gegründet 2024
💼 Beratung
🏭 Fertigung
🤖 Künstliche Intelligenz
Consulting • Manufacturing • Artificial Intelligence
Mindbeam AI ist ein Unternehmen, das Litespark entwickelt, ein ultraschnelles Pretraining-Framework für große Sprachmodelle (LLM), das das Training und die Inferenz für generative KI-Anwendungen beschleunigt. Seine Software verbessert den Durchsatz auf vorhandener GPU-Hardware ohne Änderungen am Code, ist mit industrienormierten ML-Frameworks wie PyTorch kompatibel und soll die Vorbereitungszeit von Monaten auf Tage verkürzen sowie den Energieverbrauch und die Kosten reduzieren (bis zu ~81 % Energieeinsparung bei den angegebenen Workloads). Mindbeam richtet sich an Unternehmens- und B2B-Kunden, die nach skalierbarer, effizienter KI-Infrastruktur für die Entwicklung großer Sprachmodelle suchen.
Beschreibung
• Build scalable pre-training pipelines for foundation models, optimizing throughput and efficiency. • Implement distributed training strategies across GPUs/TPUs and high-performance clusters. • Collaborate with researchers to translate experimental setups into production-ready workflows. • Develop monitoring and fault-tolerance systems to ensure reliable large-scale training. • Continuously benchmark and tune performance across hardware and software stacks.
🎯 Anforderungen
• Bachelor’s, Master’s, or PhD in Computer Science, Engineering, or related field—or equivalent experience. • 2+ years of experience with large-scale model training and distributed systems. • Strong coding skills in Python and familiarity with ML frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX). • Experience with GPU scheduling, memory optimization, and parallelism strategies. • Comfort with containerized and orchestrated environments (Docker/Kubernetes). • Understanding of high-performance computing and networking bottlenecks.
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