KI-Forschungsingenieur (Kernel- und Inferenzoptimierung) – 100 % Remote weltweit

🔥 vor 45 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 25%

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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Tether.to

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2014

₿ Crypto

💳 Fintech

💸 Finanzen

Crypto • Fintech • Finance

Tether. to ist ein führendes Unternehmen für digitale Vermögenswerte, das die Nutzung von Stablecoins im Blockchain-Bereich vorantreibt. Als der am weitesten verbreitete Stablecoin sind Tether-Token darauf ausgelegt, im Verhältnis 1:1 an Fiatwährungen gekoppelt zu sein, und bieten Nutzern eine stabile digitale Vermögensoption. Die Plattform erleichtert diese Token-Transaktionen über mehrere Blockchains hinweg und fördert grenzüberschreitende Transaktionen, während durch tägliche Aufzeichnungen der Gesamtvermögenswerte und Reserven Transparenz gewahrt wird. Zu den Initiativen von Tether gehören Bildungsprogramme zur Förderung der Nutzung digitaler Vermögenswerte, insbesondere in Regionen wie dem Nahen Osten, der Türkei und den Philippinen. Tether positioniert sich somit als Disruptor des traditionellen Finanzsystems, indem es eine stabile, effiziente Methode für Transaktionen in der digitalen Währungswelt ermöglicht.

Beschreibung

• Entwicklung und Bereitstellung hochmoderner Model-Serving-Architekturen mit hohem Durchsatz, geringer Latenz und optimierter Speichernutzung • Sicherstellen eines effizienten Betriebs von Inferenz-Pipelines auf ressourcenbeschränkten Geräten und Edge-Plattformen • Festlegen von Leistungszielen für Latenz, Token-Antwortzeit und Speicherbedarf • Aufbau, Durchführung und Überwachung kontrollierter Inferenztests in simulierten sowie produktiven Live-Umgebungen • Überwachung von KPIs zu Latenz, Durchsatz, Speicherverbrauch und Fehlerquote • Dokumentation iterativer Ergebnisse und Vergleich der Resultate mit etablierten Benchmarks auf verschiedenen Plattformen • Identifizierung und Vorbereitung von Testdatensätzen und Simulationsszenarien für Herausforderungen bei der Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten Systemen • Analyse der Recheneffizienz und Diagnose von Engpässen in Serving-Pipelines • Optimierung von Batch-Verarbeitung, Netzwerkverzögerungen, Speichernutzung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit • Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um optimierte Serving- und Inferenz-Frameworks in produktive Edge- und On-Device-Pipelines zu integrieren • Definition von Erfolgskriterien sowie kontinuierliche Überwachung und iterative Weiterentwicklung

🎯 Anforderungen

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eines verwandten Fachbereichs • Idealerweise Promotion in NLP, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet • Nachweisbare Erfolge in der KI-Forschung und -Entwicklung sowie gute Publikationen auf A*-Konferenzen • Kenntnisse der Metal Shading Language (MSL) • Fähigkeit, benutzerdefinierte Compute Shaders von Grund auf zu entwickeln • Nachweisbare Erfahrung mit Low-Level-Kernel-Optimierungen und Inferenzoptimierung auf Mobilgeräten • Messbare Verbesserungen bei Inferenzlatenz, Durchsatz und Speicherbedarf für domänenspezifische Anwendungen • Tiefgreifendes Verständnis moderner Model-Serving-Architekturen und Techniken zur Inferenzoptimierung • Ausgeprägte Expertise in der Entwicklung von GPU-Kernels für mobile Geräte wie Smartphones • Tiefgreifendes Verständnis von Model-Serving-Frameworks und -Engines • Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung durchgängiger Inferenz-Pipelines auf ressourcenbeschränkten Geräten • Fähigkeit, empirische Forschung auf Herausforderungen im Model Serving anzuwenden, einschließlich Latenzoptimierung, Rechenengpässen und Speicherbeschränkungen • Sicherer Umgang mit der Entwicklung von Evaluierungs-Frameworks und der iterativen Optimierung von Strategien • Erfahrung mit verteilten Inferenzsystemen, einschließlich Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism und Expert Parallelism • Tiefgreifendes Verständnis der Mathematik und Struktur von Diffusion Models und Vision Transformers • Verständnis von Pruning, Quantization, Flash Attention, KV Cache und Speculative Decoding (Eagle)

🏖️ Vorteile

• Remote-Arbeit von jedem Ort der Welt aus • Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit einem globalen Team • Mitarbeit an innovativen Produkten in den Bereichen Fintech, Blockchain, KI und digitale Finanzwirtschaft