Vereinigte Staaten
The MITRE Corporation
Meta
Research Engineer, SysML - FAIR
Vereinigte Staaten
Menlo Park, California, United States
PythonC++Rust
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Über die Stelle
Meta sucht Research Engineers für das Fundamental AI Research (FAIR) Team.
Wir haben uns zum Ziel gesetzt, das Feld der künstlichen Intelligenz voranzutreiben, indem wir grundlegende Fortschritte bei Technologien erzielen, die uns helfen, unsere Welt zu verstehen und mit ihr zu interagieren.
Wir suchen Personen, die mit Leidenschaft Systemherausforderungen lösen, um unsere Reichweite zur Intelligenz auf menschlichem Niveau nachhaltig zu beschleunigen.
Kandidaten haben die Möglichkeit, grundlegende Fortschritte in Systemen zu erzielen und ihre Ideen in einem beispiellosen Ausmaß anzuwenden.
Die Mission der SysML-Forschung bei Meta FAIR ist es, den Stand der KI durch Open-Science-Innovationen voranzutreiben.
Wir erforschen, entwerfen und bauen ML-Systeme und Infrastrukturen im großen Maßstab, wobei Benutzerfreundlichkeit, Effizienz und Nachhaltigkeit als Designprinzipien gelten.
Einige Aspekte dieser Rolle umfassen die Ermöglichung von verteiltem Training in beispiellosem Umfang durch Fortschritte und Entwicklung in Trainingsbibliotheken und Authoring-Komponenten wie cuBLAS, cuDNN, FlashAttention, Beschleunigung der Trainingsleistung durch Hardware-Software-Co-Design.
Aufgaben
- Durchführung von Spitzenforschung zur Weiterentwicklung der Wissenschaft und Technologie von Machine Learning-Systemen
- Durchführung von Forschung, die das Erlernen der Semantik von Daten (Bilder, Videos, Text, Audio und andere Modalitäten) ermöglicht
- Entwicklung besserer datengesteuerter Modelle für das Design und die Optimierung von KI-Systemen
- Beitrag zu Forschung, die zu Innovationen führt in: skalierbaren Machine Learning-Systemen, ressourceneffizienter Skalierung von KI-Daten und -Algorithmen sowie neuronalen Netzwerkarchitekturen, speicher- und energieeffizienten KI-Systemen, umweltverträglichen KI-System- und Hardwaredesigns
- Zusammenarbeit mit Forschern und funktionsübergreifenden Partnern, einschließlich der Kommunikation von Forschungsplänen, Fortschritten und Ergebnissen
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen und Beitrag zu Forschung, die die Produktentwicklung von Meta beeinflusst
Mindestanforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Computer Engineering, einem relevanten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Master-Abschluss in Informatik, Computer Engineering oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 4+ Jahre branchenspezifische Erfahrung in Bereichen wie Systementwicklung, Computerarchitekturen, Compiler und Programmiersprachen, Machine Learning und künstliche Intelligenz
- Erfahrung mit Python, C++, C, Rust oder anderen verwandten Sprachen und mit dem PyTorch Framework
- Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Systemen für die Ausführung von Machine Learning im großen Maßstab
- Erfahrung in der Entwicklung datengesteuerter Modelle und realer Systemexperimente sowie im Design und Implementierung zur Optimierung von KI-Systemen
- Erfahrung mit skalierbaren Machine Learning-Systemen, ressourceneffizienter Skalierung von KI-Daten und -Algorithmen oder neuronalen Netzwerkarchitekturen
- Erfahrung in der Lösung komplexer Probleme und im Vergleich alternativer Lösungen, Kompromisse und verschiedener Perspektiven zur Bestimmung eines weiteren Vorgehens
- Erfahrung in der teamorientierten und funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und Kommunikation
Bevorzugte Qualifikationen
- Promotion in Informatik, Computer Engineering, einem relevanten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Nachgewiesene kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Fähigkeiten (z. B. Prompt-/Kontext-Engineering, Agenten-Orchestrierung) und aktuelles Wissen über aufkommende KI-Technologien
- Erfahrung in der Einhaltung und Umsetzung verantwortungsvoller, ethischer KI-Praktiken (z. B. Risikobewertung, Bias-Minderung, Qualitäts- und Genauigkeitsprüfungen)
- Nachgewiesene Forschungs- und Software-Engineering-Erfahrung durch Berufserfahrung, Programmierwettbewerbe oder weit verbreitete Beiträge in Open-Source-Repositories (z. B. GitHub)
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erzielung signifikanter Ergebnisse, nachgewiesen durch Zuschüsse, Stipendien, Patente sowie Veröffentlichungen auf führenden Workshops, Fachzeitschriften oder Konferenzen wie MLSys, ISCA, ASPLOS, HPCA, PLDI, CGO, NeurIPS, ICML, ICLR oder ähnlichen
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Optimierung/Neugestaltung von Arbeitsabläufen zu integrieren und messbare Auswirkungen zu erzielen (z. B. Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen)
$154,003/Jahr bis $217,000/Jahr + Bonus + Aktienoptionen + Sozialleistungen
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