Ingénieur de recherche en IA (optimisation des kernels et de l’inférence) – 100 % en télétravail dans le monde entier

🔥 il y a 11 minutes

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 25%

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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Tether.to

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11 - 50 employés

Fondée en 2014

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Tether. to est une entreprise leader dans le domaine des actifs numériques qui est pionnière dans l'utilisation des stablecoins dans l'univers de la blockchain. En tant que stablecoin le plus adopté au monde, les tokens Tether sont conçus pour être indexés à 1 pour 1 avec les monnaies fiduciaires, offrant ainsi une option d'actif numérique stable pour les utilisateurs. La plateforme facilite ces transactions de tokens à travers plusieurs blockchains, améliorant les transactions transfrontalières tout en maintenant la transparence grâce à des relevés quotidiens des actifs et réserves totaux. Les initiatives de Tether incluent des programmes éducatifs promouvant l'utilisation des actifs numériques, ciblant particulièrement des régions comme le Moyen-Orient, la Turquie et les Philippines. Ainsi, Tether se positionne comme un perturbateur du système financier traditionnel en permettant une méthode stable et efficace de gestion des transactions dans le monde de la monnaie numérique.

Description

• Concevoir et déployer des architectures de model serving de pointe offrant un débit élevé, une faible latence et une utilisation optimisée de la mémoire • Garantir l’exécution efficace des pipelines d’inférence sur des appareils aux ressources limitées et des plateformes edge • Définir des objectifs de performance en matière de latence, de temps de réponse des tokens et d’empreinte mémoire • Concevoir, exécuter et superviser des tests d’inférence contrôlés dans des environnements de production simulés et réels • Suivre les KPI de latence, de débit, de consommation mémoire et de taux d’erreur • Documenter les résultats obtenus au fil des itérations et comparer les performances aux benchmarks établis sur différentes plateformes • Identifier et préparer des jeux de données de test ainsi que des scénarios de simulation pour les problématiques de déploiement à faibles ressources • Analyser l’efficacité computationnelle et diagnostiquer les goulets d’étranglement des pipelines de serving • Optimiser le traitement par lots, les délais réseau, l’utilisation de la mémoire, la scalabilité et la fiabilité • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires afin d’intégrer des frameworks de serving et d’inférence optimisés aux pipelines edge et on-device en production • Définir les indicateurs de réussite, assurer une supervision continue et effectuer des améliorations itératives

🎯 Exigences

• Diplôme en informatique ou dans un domaine connexe • Idéalement, doctorat en NLP, en machine learning ou dans un domaine connexe • Expérience solide et démontrée en R&D dans le domaine de l’IA, avec des publications dans des conférences de premier plan (A*) • Maîtrise du Metal Shading Language (MSL) • Capacité à écrire des compute shaders personnalisés à partir de zéro • Expérience avérée de l’optimisation de kernels bas niveau et de l’optimisation de l’inférence sur appareils mobiles • Améliorations mesurables de la latence d’inférence, du débit et de l’empreinte mémoire pour des applications spécifiques à un domaine • Compréhension approfondie des architectures modernes de model serving et des techniques d’optimisation de l’inférence • Expertise avancée dans l’écriture de kernels GPU pour des appareils mobiles tels que les smartphones • Compréhension approfondie des frameworks et moteurs de model serving • Expérience pratique du développement et du déploiement de pipelines d’inférence de bout en bout sur des appareils aux ressources limitées • Capacité à appliquer des travaux de recherche empirique aux problématiques de model serving, notamment l’optimisation de la latence, les goulets d’étranglement computationnels et les contraintes mémoire • Maîtrise de la conception de frameworks d’évaluation et de l’itération sur des stratégies d’optimisation • Expérience des systèmes d’inférence distribuée, notamment du Tensor Parallelism, du Pipeline Parallelism et de l’Expert Parallelism • Compréhension approfondie des mathématiques et de la structure des modèles de diffusion et des Vision Transformers • Compréhension du pruning, de la quantification, de Flash Attention, du KV Cache et du Speculative Decoding (Eagle)

🏖️ Avantages

• Télétravail depuis n’importe où dans le monde • Possibilité de collaborer avec une équipe internationale • Participation au développement de produits innovants dans les domaines de la fintech, de la blockchain, de l’IA et de la finance numérique