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Technical Lead – AI Compiler Engineering

🏛 Ausgeschrieben von Darwin Recruitment
Festanstellung📍 San Francisco 🏢 100% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Technical Lead für die Entwicklung von Compiler-Technologien und Performance-kritischer Software im Bereich AI und Machine Learning. In dieser Rolle kombinieren Sie praktische C++-Entwicklung mit architektonischen Entscheidungen und technischer Führungsverantwortung.

Als Technical Lead werden Sie die Architektur und Entwicklung von Compiler-Infrastruktur für AI-Workloads leiten. Sie gestalten und optimieren Compiler-Transformationen, Intermediate Representations, Code-Generierung und Execution Pipelines. Durch Operation Fusion, Workload Scheduling und Memory-Optimierung verbessern Sie die Performance erheblich. Sie verantworten komplexe Engineering-Projekte von der Konzeption über Implementierung bis zur Deployment-Phase.

Zusammenarbeit ist zentral: Sie arbeiten eng mit Hardware-, Runtime- und Machine-Learning-Teams zusammen, um Systemfähigkeiten zu verbessern und Workload-Performance zu optimieren. Sie debuggen komplexe funktionale, Integrations- und Performance-Probleme über Software- und Hardware-Schichten hinweg.

Als Führungsperson etablieren Sie Engineering Best Practices, leiten technische Reviews und mentorieren Ingenieure. Sie treiben technische Planung und Delivery über mehrere Teams voran.

Erforderlich sind 8+ Jahre Erfahrung in Systemprogrammierung, Compiler-Design, Computing-Infrastruktur oder Performance-kritischen Anwendungen. Sie verfügen über einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Feldern. Starke C++-Kenntnisse, Vertrautheit mit Datenstrukturen, Algorithmen und Software-Architektur sind essentiell. Expertise in mindestens einem Bereich wie Compiler-Design, Betriebssystemen, Computerarchitektur oder High-Performance Computing ist notwendig.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Compiler-Frameworks wie LLVM oder MLIR, Machine-Learning-Frameworks sowie GPUs und Custom Accelerators.

Skills

C++Compiler DesignOperating SystemsComputer ArchitectureHigh-Performance ComputingAccelerator SoftwareData StructuresAlgorithmsSoftware ArchitectureTechnical LeadershipMentoringLLVM wünschenswertMLIR wünschenswertXLA wünschenswertTVM wünschenswertCompiler Optimization wünschenswertIntermediate Representations wünschenswertCode Generation wünschenswertPyTorch wünschenswertTensorFlow wünschenswertONNX wünschenswertGPUs wünschenswertNPUs wünschenswertCustom Accelerators wünschenswertParallel Computing wünschenswertHeterogeneous Systems wünschenswertPerformance Profiling wünschenswertBenchmarking wünschenswertMemory Management wünschenswertOperator Fusion wünschenswertScheduling wünschenswertRegression Testing wünschenswert

Anforderungen

Rollenfamilie
Architektur
Berufserfahrung
mindestens 8 Jahre

Projekt

Vermittlung
Über Vermittler

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.
Operating Systems
Betriebssysteme wie Windows, Linux oder macOS, die die Grundfunktionen eines Computers oder Servers steuern.
Software Architecture
Planung und Gestaltung der grundlegenden Struktur einer Softwareanwendung und ihrer Komponenten.
Technical Leadership
Technical Leadership ist die Fähigkeit, technische Teams zu leiten, technische Entscheidungen zu treffen und die technische Richtung eines Projekts oder einer Organisation zu prägen.
Mentoring
Begleitung und Unterstützung von Personen durch erfahrene Fachkräfte zur Entwicklung von Fähigkeiten und beruflichem Wachstum.
MLIR
Multi-Level Intermediate Representation ist eine Compiler-Infrastruktur, die verschiedene Programmiersprachen und Hardware-Ziele auf mehreren Abstraktionsebenen optimiert.
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.
Benchmarking
Vergleich von Leistungskennzahlen mit Wettbewerbern oder Best-Practice-Standards; wird verwendet, um Stärken und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
Regression testing
Testverfahren, das überprüft, ob Änderungen oder Updates in Software keine unerwünschten Auswirkungen auf bereits funktionierende Funktionen haben.

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