Kanada
Meridian OneCap Credit Corp.
LawZero
Senior Distributed ML Engineer
Kanada
Montreal, Quebec, Canada
AWSGCPDockerKubernetes
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Sie gehören hierher
Wir suchen einen erfahrenen Entwickler für verteiltes machine learning (ML) Research, der unser Team bei einer neuartigen Agenda zur KI-Sicherheit verstärkt. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit ML-Forschungsmitarbeitern zusammen, um schwierige Trainings- und Inferenzprobleme mit sehr großen Modellen zu lösen.
Bei LawZero ist uns Vielfalt wichtig. Wir schätzen ein Arbeitsumfeld, das fair, offen und respektvoll gegenüber Unterschieden ist. Wir freuen uns über Bewerbungen von hochqualifizierten Personen, die an unserer Mission in einem respektvollen, integrativen und kollaborativen Umfeld mitwirken möchten.
HAUPTVERANTWORTLICHKEITEN *
- Zusammenarbeit mit Forschern zur Beschleunigung von Forschung, Modelltraining und Inferenz sowie zur Erleichterung der Nutzung von Modellen im großen Maßstab in verteilten Computing-Umgebungen. *
- Untersuchung von Performance-Engpässen, Profiling von Forschungsexperiment-Code, Debugging gemeldeter Probleme und Optimierung der Auslastung von Computing-Ressourcen. *
- Entwicklung von Tools und Bibliotheken zur Vereinfachung und Orchestrierung der Nutzung verteilter Computing-Ressourcen für Forschungsexperimente. *
- Festlegung, Dokumentation und Pflege von Best Practices für die Entwicklung von ML-Modellen im großen Maßstab und in verteilten Umgebungen.
FÄHIGKEITEN UND QUALIFIKATIONEN *
- Ein Abschluss in einem relevanten Informatikfach (z. B. Informatik, Computer Engineering, Software Engineering) ist erforderlich. Ein fortgeschrittener Abschluss (Master oder Promotion) im Bereich machine learning oder verteilte ML-Systeme wird bevorzugt, ist aber nicht zwingend erforderlich, wenn der Kandidat außergewöhnliche Fähigkeiten und Erfahrungen nachweisen kann. *
- 3+ Jahre Erfahrung in der Konzeption und Implementierung verteilter ML-Trainingsframeworks, mit aktueller Erfahrung in der Nutzung von z. B. Megatron, DeepSpeed, HuggingFace Accelerate, FSDP, vLLM und/oder verl. *
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, zur Dokumentation von Best Practices und zur kontinuierlichen Weiterbildung über die neuesten Fortschritte in ML und Softwareentwicklung. *
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. AWS, GCP, Azure) und Workload-Managern (z. B. Ray, SLURM). *
- Erfahrung mit GPU-Profiling-Tools (z. B. PyTorch Profiler, PyProf, NVIDIA Nsight). *
- Vertrautheit mit Containerisierungswerkzeugen (z. B. gRPC, Docker, Kubernetes). *
- Vertrautheit mit Dateninfrastrukturen und -plattformen (z. B. Vektordatenbanken). *
- Nachweisbare Beiträge zu qualitativ hochwertigen Forschungsprojekten im Bereich deep learning.
Die Bezeichnung „Engineer“ dient nur zur Referenz und ist möglicherweise nicht der offizielle Titel des Bewerbers, abhängig von der Gerichtsbarkeit.
Ihre persönlichen Daten werden von LawZero gesammelt und verarbeitet, um Ihre Bewerbung für eine Anstellung gemäß unserer Datenschutzrichtlinie lawzero.org/en/website-privacy-notice zu bewerten. Gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen in Ihrem Wohnsitzland haben Sie möglicherweise verschiedene Datenschutzrechte, wie z. B. das Recht auf Auskunft über Ihre persönlichen Daten oder das Recht, die Berichtigung oder Löschung Ihrer persönlichen Daten zu verlangen. Details darüber, wie Sie Ihre Rechte ausüben können, finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie.
Über LawZero
LawZero ist eine gemeinnützige Organisation, die sich der Förderung von Forschung und der Entwicklung technischer Lösungen verschrieben hat, die KI-Systeme mit inhärenter Sicherheit ermöglichen. Ihre wissenschaftliche Ausrichtung basiert auf neuen Forschungsergebnissen und Methoden, die von Professor Yoshua Bengio, dem meistzitierten KI-Forscher der Welt, vorgeschlagen wurden. Mit Sitz in Montreal zielt die Forschung von LawZero darauf ab, nicht-agentische KI zu entwickeln, die primär lernt, die Welt zu verstehen, anstatt in ihr zu handeln, und die auf der Grundlage transparenter und externalisierter probabilistischer Schlussfolgerungen wahrheitsgemäße Antworten auf Fragen gibt. Solche KI-Systeme könnten eingesetzt werden, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, die Aufsicht über agentische KI-Systeme zu gewährleisten und das Verständnis von KI-Risiken und deren Vermeidung zu fördern. LawZero ist der Überzeugung, dass KI als globales öffentliches Gut kultiviert werden sollte – sicher entwickelt und genutzt zum Wohle der Menschheit. Weitere Informationen finden Sie unter lawzero.org lawzero.org/
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