Vereinigte Staaten
Temple Health
Bright Vision Technologies
AI Infrastructure Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Wesley Chapel, Florida, United States
PythonC++
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Über die Stelle
AI Infrastructure Engineer – Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, einem etablierten und angesehenen Unternehmen beizutreten, das enorme berufliche Entwicklungsmöglichkeiten bietet.
Bright Vision Technologies ist ein Technologieberatungs- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Cloud-, KI-, Daten- und Unternehmenslösungen in den gesamten Vereinigten Staaten anbietet.
Bewerbung
Stellenbezeichnung: AI Infrastructure Engineer
Standort: 100% Remote (Vereinigte Staaten)
Art der Anstellung: Vollzeit, direkte Anstellung W2
Gehaltsrahmen: $100,000–$150,000 jährlich
Berufserfahrung: 6+ Jahre
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und Kandidaten für einen H-1B-Transfer sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
Bright Vision Technologies ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) verpflichtet sich zur Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, genetischen Informationen, Behinderung, Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Status gemäß geltenden Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen. Diese Verpflichtung erstreckt sich auf alle Aspekte der Beschäftigung, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Vergütung, Beförderung, Versetzung, Beurlaubung, Kündigung, Entlassung und Wiedereinstellung.
BV Teck untersagt ausdrücklich jede Form von Belästigung oder Diskriminierung am Arbeitsplatz. Jede unzulässige Beeinträchtigung der Fähigkeit der Mitarbeiter, ihre beruflichen Pflichten zu erfüllen, kann zu Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Beendigung des Arbeitsverhältnisses führen.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen AI Performance Optimization Engineer, der sich darauf konzentriert, den maximalen Durchsatz zu erzielen, die Latenz zu minimieren und die Kosten für Trainings- und Inferenz-Workloads für große neuronale Netzwerksysteme zu senken. Die Rolle deckt den gesamten full stack-Bereich ab, von der Low-Level-Kernel-Optimierung bis hin zum Tuning verteilter Systeme. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der GPU-Architektur, Modellparallelität, Speicherverwaltung und Optimierung auf Compilerebene. Der ideale Kandidat hat nachweislich Einfluss auf die Produktion von KI-Workloads genommen und verfügt über eine starke Disziplin bei der Instrumentierung und Messung, die fundierte, datengesteuerte Optimierungsentscheidungen ermöglicht. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Partnern – Produkt, Design, Technik, Betrieb und geschäftlichen Stakeholdern – zusammen, um vage Anforderungen in fundierte technische Lösungen umzusetzen. Es wird erwartet, dass Sie durch Code-Reviews, Design-Reviews und die Betreuung jüngerer Ingenieure die Standards weiter anheben. Der erfolgreiche Kandidat bringt eine starke technische Disziplin, einen klaren Kommunikationsstil und eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung bedeutender Arbeiten mit, die sich in der Produktion bewähren.
Erforderliche Qualifikationen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten Bereich.
- Sechs oder mehr Jahre Erfahrung in Performance Engineering, ML-Systemen oder HPC.
- Starke Kenntnisse in Python und C++.
- Praktische Erfahrung bei der Optimierung von deep learning-Workloads auf modernen GPUs.
- Tiefes Verständnis von Techniken für verteiltes Training und Inferenz.
- Erfahrung mit Profiling-Tools für CPU, GPU und verteilte Systeme.
- Vertrautheit mit Modellkomprimierungstechniken und deren Auswirkungen auf die Genauigkeit.
- Starkes Verständnis von Speicherhierarchien, Kommunikationsprimitiven und Parallelisierungsstrategien.
- Hervorragende Fähigkeiten in den Bereichen Messung, Debugging und analytisches Denken.
- Starke Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung bei der Optimierung von LLM-Inferenz im Produktionsmaßstab.
- Beiträge zu vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed oder ähnlichen Projekten.
- Vertrautheit mit der Erstellung benutzerdefinierter Kernel in Triton oder CUTLASS.
- Erfahrung mit FinOps für KI-Workloads.
- Veröffentlichungen oder Vorträge zur Leistung von KI-Systemen.
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