Ingénieur Machine Learning — Optimisation de l'entraînement

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 7 mois

🌏 N'importe où dans le monde

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🤖 Ingénieur Machine Learning

👻 Score fantôme 47%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Featherless AI

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1 - 10 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

Featherless AI est un fournisseur de services d'inférence AI sans serveur et d'hébergement de modèles qui offre un accès API à un vaste catalogue de modèles à poids ouvert (plus de 12 200), permettant aux développeurs et aux entreprises de déployer, ajuster et exécuter des modèles à grande échelle sans gérer de serveurs. La société propose un tarif d'abonnement forfaitaire avec des jetons illimités, l'orchestration GPU, une utilisation privée/anonyme (sans journaux) et des options de self-hosting pour les entreprises ou des unités de mise à l'échelle pour une haute simultanéité. Featherless AI fonctionne également comme un laboratoire de recherche en intelligence artificielle axé sur la recherche open-source et post-transformateur, revendiquant des améliorations significatives en termes de coûts et de performance pour les grands modèles et agents IA.

Description

• Optimiser les pipelines d'entraînement de modèles à grande échelle (débit, convergence, stabilité et coût) • Améliorer les stratégies d'entraînement distribué (parallélisme de données, de modèle et de pipeline) • Ajuster les optimiseurs, les schedulers, la taille des batches et la précision (bf16 / fp16 / fp8) • Réduire le temps d'entraînement et le coût de calcul via le profilage, l'analyse des goulots d'étranglement et des améliorations côté système • Collaborer avec les chercheurs sur des stratégies d'entraînement tenant compte de l'architecture des modèles • Concevoir et maintenir une infrastructure d'entraînement robuste (sauvegarde d'état / checkpointing, tolérance aux pannes, reproductibilité) • Évaluer et intégrer de nouvelles techniques d'entraînement (p. ex. gradient checkpointing, ZeRO, FSDP, kernels personnalisés) • Prendre en charge les métriques de performance d'entraînement et les améliorer en continu

🎯 Exigences

• Solide expérience d'entraînement de grands réseaux de neurones (LLM ou modèles de taille comparable) • Expérience pratique en optimisation de l'entraînement (pas seulement en utilisation de modèles) • Bonne maîtrise de : • - la rétropropagation, des algorithmes d'optimisation et de la dynamique d'entraînement • - des systèmes distribués pour l'entraînement (ML) • Expérience avec PyTorch (exigée) • À l'aise pour travailler près du matériel (GPU, contraintes mémoire et réseau) • Capacité à passer aisément d'idées de recherche à du code prêt pour la production • Atouts • Expérience en entraînement distribué à grande échelle (multi‑nœud, multi‑GPU) • Familiarité avec DeepSpeed, FSDP, Megatron ou des stacks d'entraînement personnalisés • Expérience d'optimisation sur GPU AMD ou NVIDIA • Contributions à des infrastructures ML open-source ou à des bases de code de recherche • Exposition à des architectures non-Transformer (RNN, modèles hybrides, etc.)

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive et attribution d'actions/options significative