AI Systems, Language & Reasoning Models

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

👻 Geisterscore 30%

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.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Unconventional AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🔧 Hardware

⚡ Energie

Artificial Intelligence • Hardware • Energy

Unconventional AI überdenkt die Grundlagen eines Computers, um die Energieeffizienz für KI zu optimieren. Gegründet von Experten in KI-Systemen, analogen Schaltungen, Computer-Theorie und Neurowissenschaften, hat sich das Unternehmen zum Ziel gesetzt, die Effizienz von biologischen Systemen auf die künstliche Intelligenz zu übertragen. Dies soll durch die Neugestaltung von Computerarchitekturen und Hardware geschehen, um den Energieverbrauch für KI-Lasten zu reduzieren.

Beschreibung

• Drive the development of foundational language and reasoning models that fundamentally leverage the dynamics of our novel silicon. • Map the behaviors of modern language models directly onto the physics of our hardware. • Rethink standard sequence modeling to exploit the continuous-time dynamics of silicon, moving away from layers of inefficient digital abstraction. • Establish the training recipes, loss functions, and evaluation metrics needed to reach the frontier of language comprehension, logical reasoning, and generation speed while maintaining the massive energy efficiency of our platform. • Collaborate with hardware designers and theorists, and system builders to co-design the model architecture alongside the underlying physical compute primitives.

🎯 Anforderungen

• An MS/PhD or equivalent research/project experience in a quantitative field such as AI/Machine Learning, Computer Science, Physics, Electrical Engineering, or Applied Math. • Deep, hands-on expertise in the theory, architecture, and training of modern foundation models (transformers, SSMs, text diffusion/flow, etc.). • Hands-on, battle-tested experience dealing with model scaling. You have successfully designed and executed full-scale, distributed training runs for large language or reasoning models, managing the complexities of massive compute clusters. • You are fluent in modern deep learning frameworks (PyTorch or JAX) and have a proven track record of writing clean, scalable training code for large language models. • As a bonus, you may have experience working with hardware-in-the-loop training, mixed-signal hardware, quantization, or physics-informed neural networks

🏖️ Vorteile

• A comprehensive package including best-in-class health benefits • 401k matching • Truly unlimited PTO • Complimentary meals in our Palo Alto office