Senior Validation Engineer, AI Accelerator

Validation Engineering Test Engineering Python C++Linux Post-Silicon Validation System-Level Validation Hardware Debugging PyTorch JAX Test Automation CI/CD Pipelines GPU Validation AI Accelerators Silicon Validation Accuracy Benchmarking Performance Benchmarking

Festanstellung📍 San Francisco Bay Area, California💶 $190,000 to $225,000 🏢 50% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Validation Engineer für die Validierung einer innovativen AI-Accelerator-Plattform. Das Unternehmen entwickelt spezialisierte ASICs für AI-Inferenz und Training mit überlegener Energieeffizienz im Vergleich zu Standard-GPUs.

In dieser Rolle verantworten Sie die vollständige Validierung der Accelerator-Plattform – von der Silicon-Inbetriebnahme über Runtime und Compiler bis zum gesamten Model Stack. Sie arbeiten eng mit Hardware-, Firmware- und Software-Teams zusammen und stellen sicher, dass jede Release korrekt, stabil und performant ist, bevor sie Kunden erreicht.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Umsetzung einer umfassenden Validierungsstrategie, die Erstellung automatisierter Test-Frameworks in Python und C++ für funktionale, Stress- und Regressionstests sowie die Validierung von Modellgenauigkeit und Performance bei LLM- und Vision-Workloads auf Ein- und Multi-Chip-Systemen. Sie debuggen Fehler über alle Stack-Ebenen hinweg, führen CI- und Lab-Infrastruktur und berichten Qualitätsmetriken, die jede Release freigeben.

Erforderlich sind mindestens 6 Jahre Erfahrung in Validation oder Test Engineering, davon 3+ Jahre mit GPUs, AI-Acceleratoren oder komplexer Silicon-Technologie. Sie bringen starke Python-Kenntnisse, praktische C++-Fähigkeiten und solides Linux-Systemwissen mit. Erfahrung mit Post-Silicon- oder System-Level-Validierung sowie Debugging auf echter Hardware ist essentiell. Verständnis für ML-Workloads in PyTorch oder JAX, einschließlich Accuracy- und Performance-Benchmarking, wird vorausgesetzt.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit First-Silicon-Bring-Up, Pre-Silicon-Validierung, MLPerf, vLLM, PCIe, HBM oder High-Speed-Interconnects sowie vorherige Erfahrung mit AI-Acceleratoren oder GPU-Entwicklung.

Die Position bietet die Möglichkeit, Qualität für eine Custom-AI-Silicon-Plattform zu verantworten und deren Validierungsstrategie zu prägen. Standort: San Francisco Bay Area, Kalifornien (vor Ort oder hybrid).

Anforderungen

Rollenfamilie: Test / QA
Berufserfahrung: mindestens 6 Jahre

Projekt

Vermittlung: Über Vermittler
Endkunde: Startup

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Skills erklärt

Validation Engineering: Systematische Überprüfung und Validierung von Prozessen, Systemen oder Produkten gegen definierte Anforderungen; wird besonders in regulierten Industrien wie Pharma und Medizintechnik eingesetzt.
Test Engineering: Systematische Planung, Entwicklung und Durchführung von Tests zur Überprüfung der Funktionalität und Qualität von Software oder Systemen.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
C: Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
Linux: Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
PyTorch: Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
Test Automation: Automatisierte Durchführung von Softwaretests durch Scripts oder Tools statt manueller Testung; wird eingesetzt, um Tests schneller, wiederholbar und kostengünstiger durchzuführen.
CI/CD Pipelines: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.

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