AI Compiler Engineer für Machine-Learning Accelerators
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen AI Compiler Engineer für die Entwicklung von Compilertechnologie für spezialisierte Machine-Learning-Beschleuniger. In dieser Rolle werden Sie die Softwareschicht aufbauen, die es ermöglicht, KI-Modelle effizient auf Custom-Accelerator-Hardware auszuführen.
Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Optimierung von Compiler-Technologien für neuronale Netze, die Übersetzung von ML-Modellen in effiziente Hardware-Workloads sowie die Implementierung von Compiler-Passes für Graphtransformation, Operator-Lowering und Code-Generierung. Sie werden Computational Graphs durch Techniken wie Operator Fusion und Layout-Transformation optimieren, die Nutzung von On-Chip-Memory verbessern und Scheduling-Strategien entwickeln, die Bandbreite und Latenz berücksichtigen.
Weiterhin unterstützen Sie die Modellintegration aus Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und ONNX, erstellen Mappings für neuronale Netzwerk-Operatoren auf spezialisierte Processing Units und analysieren Workloads zur Identifikation von Engpässen. Sie debuggen funktionale Genauigkeit und Performance-Probleme, benchmarken Modelle in Simulationsumgebungen und auf echter Hardware und arbeiten eng mit Prozessor-Architekten zusammen.
Wir erwarten einen Master-Abschluss in Informatik, Computer Engineering oder verwandten Disziplinen, starke C++-Kenntnisse sowie fundiertes Verständnis von Algorithmen, Datenstrukturen und Softwarearchitektur. Erfahrung mit Compiler-Design, Intermediate Representations und Code-Generation ist erforderlich. Sie sollten Computerarchitektur verstehen, komplexe Software über mehrere Systemebenen hinweg debuggen können und gerne in großen Production-Codebases arbeiten. Starke analytische Fähigkeiten und Interesse an Performance Engineering sind essentiell.
Diese Position bietet die Gelegenheit, an hochperformanten KI-Prozessoren für intelligente Edge-Systeme zu arbeiten und die Brücke zwischen KI-Modellen und ihrer Ausführung auf Silizium zu gestalten.
Skills erklärt
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- Compiler Design
- Entwicklung von Programmen, die Quellcode einer Programmiersprache in ausführbaren Maschinencode übersetzen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- Software Architecture
- Planung und Gestaltung der grundlegenden Struktur einer Softwareanwendung und ihrer Komponenten.
- Debugging
- Prozess der Fehlersuche und -behebung in Programmcode durch systematische Analyse, um Ursachen von Fehlverhalten zu finden.
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