Research Engineer – RL Infrastructure

🕒 il y a 13 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $150 000 - $350 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📚 Ingénieur de Recherche

👻 Score fantôme 5%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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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Prime Intellect

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1 - 10 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • SaaS • Cloud Computing

Prime Intellect est une entreprise dédiée à la démocratisation du développement de l'IA en offrant des ressources informatiques évolutives et décentralisées pour l'entraînement de modèles. Leur plateforme permet aux utilisateurs de trouver et de partager des ressources de calcul à l'échelle mondiale, facilitant ainsi l'entraînement de modèles avancés via des clusters distribués. Ils promeuvent la propriété collective des innovations en IA, incluant des modèles linguistiques et scientifiques. Prime Intellect propose également une gamme d'options GPU pour permettre un entraînement de modèles abordable et efficace. Leur objectif est de faire progresser la recherche sur l'entraînement décentralisé et le développement de l'IA open-source à l'échelle mondiale.

Description

• Build and optimize systems infrastructure behind large-scale RL and distributed training workloads by contributing to the prime-rl framework • Improve end-to-end training efficiency across compute, memory, networking, and scheduling layers • Design and implement low-level performance optimizations, including kernels, communication paths, and runtime improvements • Work on distributed training systems spanning data, tensor, and pipeline parallel workloads • Help shape the architecture of the RL training stack, including async rollout and post-training systems • Contribute to open-source libraries and internal infrastructure used for frontier-scale model training • Collaborate with researchers and infrastructure engineers to translate bottlenecks into concrete systems improvements • Stay at the frontier of training systems, inference systems, compiler/runtime tooling, and hardware-aware optimization techniques

🎯 Exigences

• Strong systems engineering experience in AI/ML infrastructure, especially around large-scale model training or inference • Deep familiarity with PyTorch and distributed training frameworks such as PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP, Megatron, vLLM, Ray, or related tooling • Experience optimizing training performance across kernels, memory movement, communication overhead, or parallelization strategy • Hands-on experience with data parallelism, tensor parallelism, and pipeline parallelism • Strong understanding of GPU architecture, profiling, and performance debugging • Ability to identify bottlenecks across the stack and drive improvements from first principles • Comfort working in a fast-moving environment with ambiguous problems and high ownership • Experience writing or optimizing CUDA / Triton kernels (optional) • Experience with compiler or runtime optimization for ML systems (optional) • Experience working on RL training infrastructure, rollout systems, or asynchronous training pipelines (optional) • Experience with multi-node GPU clusters and high-performance networking (optional) • Contributions to open-source ML systems or infrastructure projects (optional) • Interest in publishing technical work or sharing insights through engineering blogs and technical writing (optional)

🏖️ Avantages

• Equity incentives • Flexible work arrangements, with the option to work remotely or in-person at offices in San Francisco • Visa sponsorship • Relocation assistance for international candidates • Quarterly team off-sites • Hackathons • Conferences and learning opportunities • Opportunity to work with a talented, hard-working and mission-driven team

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