Member of Technical Staff – GPU Performance Engineer

🕒 vor 6 Monaten

🌐 Vereinigte Staaten, Vereinigtes Königreich, +1 weitere Länder – Remote

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇸🇬 Singapur – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🖥 Softwareentwickler

👻 Geisterscore 69%

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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Reka AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2022

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

💰 €58.000.000 Series A im 2023-06

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Reka AI ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung wegweisender multimodaler KI-Modelle spezialisiert hat. Diese Modelle statten KI-Agenten mit der Fähigkeit aus, zu sehen, zu hören und zu sprechen, und ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungen, die von Text und Code bis zu Bild-, Video- und Audiodaten reichen. Reka's eigene Modelle, darunter Reka Core, Flash, Edge und Spark, werden von Grund auf mit innovativen Architekturen entwickelt, die eine Bereitstellung auf Geräten, vor Ort oder in der Cloud ermöglichen. Bekannt für den Fortschritt in der KI-Forschung, arbeitet Reka AI mit globalen Technologiepartnern zusammen, um den Zugang zu seinen fortschrittlichen multimodalen KI-Fähigkeiten zu erweitern.

Beschreibung

• Design and implement improvements to training infrastructure • Directly contribute to technical decisions optimizing performance of models • Work on post-training processes, including reinforcement learning and fine-tuning • Improve the efficiency and scalability of model serving infrastructure

🎯 Anforderungen

• Strong engineering skills with fluency in Python and PyTorch (or other frameworks) • Proven experience implementing and training large deep learning models • Experience writing and debugging low-level GPU code (CUDA, C++) • Experience scaling up GPU jobs using large-scale compute clusters (e.g., Slurm or Kubernetes) • Demonstrated ability to analyze and optimize the performance of GPU-accelerated workloads, including profiling, identifying bottlenecks, and implementing performance tuning techniques

🏖️ Vorteile

• Five weeks of paid leave to recharge • Comprehensive healthcare benefits (including vision and dental) • Additional perks that support your well-being • Visa assistance, including H1B and OPT transfers, for US employees