Vereinigtes Königreich
AKA
Odyssey
Member of Technical Staff, Infrastructure Engineer
Vereinigtes Königreich
Zurich, Zurich, Switzerland · London, England, United Kingdom · Palo Alto, California, United States
PythonDockerKubernetesGoTerraform
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Über uns
Odyssey ist ein KI-Labor, das bahnbrechende allgemeine Weltmodelle entwickelt: kausale, multimodale Systeme, die lernen, die Welt über lange Zeiträume vorherzusagen und mit ihr zu interagieren. Diese Basistechnologie verspricht, Robotik, Wissenschaft, Gesundheitswesen, Bildung, Gaming, Verteidigung und darüber hinaus zu revolutionieren.
Die Gründer von Odyssey haben zuvor die komplexeste Anwendung physischer KI entwickelt: selbstfahrende Autos. Sie haben nun ein erstklassiges Forschungsteam von DeepMind, Tesla, Waymo, Meta, Apple und Wayve zusammengestellt, das bedeutende Beiträge zu Sprachmodellen (DeepMind Gemini), Videomodellen (DeepMind Veo), Weltmodellen (Wayve GAIA) und autonomen Systemen (Tesla FSD) geleistet hat.
Odyssey hat erhebliche Risikokapitalmittel von GV, Amazon, AMD, EQT, NVIDIA, Natural Capital, In-Q-Tel, Elad Gil, Jeff Dean, Guillermo Rauch, Garry Tan, Kyle Vogt und Forschern von OpenAI, DeepMind, MSL, Recursive und Thinking Machines eingeworben.
Wen wir suchen
Wir suchen einen Ingenieur, der mit Leidenschaft die Motoren entwickelt, die bahnbrechende Forschung und Produkte ermöglichen. Sie denken in Systemen, lieben Leistung und schöpfen Energie daraus, theoretische Engpässe in eine wunderschön effiziente Realität zu verwandeln. Sie sind begeistert davon, Infrastruktur nicht nur für Skalierbarkeit, sondern auch für Geschwindigkeit, Kreativität und Entdeckung zu entwickeln und zu unterstützen. Sie möchten das Compute-Substrat aufbauen, das es den Weltmodellen von Odyssey ermöglicht, in Echtzeit zu imaginieren, zu handeln und zu interagieren.
Was Sie tun werden
- Entwickeln und betreiben Sie unsere Low-Latency-Modellinferenzplattform und stellen Sie hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und effiziente Ressourcennutzung für die Weltmodelle von Odyssey sicher.
- Entwickeln und skalieren Sie unsere Kern-Datenverarbeitungsinfrastruktur (z. B. Flyte, Ray mit k8s), um Petabyte-große Datensätze zu verarbeiten.
- Entwerfen, bauen und warten Sie unsere großen, GPU-basierten Trainingscluster für deep learning mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit, hohen Durchsatz und Zuverlässigkeit.
- Automatisieren Sie die Infrastrukturbereitstellung, -konfiguration, -überwachung und -alarmierung mithilfe von Infrastructure as Code (IaC)-Prinzipien.
- Treiben Sie Performance-Tuning, Kostenoptimierung und Zuverlässigkeitsverbesserungen über den gesamten Stack hinweg voran.
- Arbeiten Sie eng mit Forschern und Produktentwicklern zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Benutzerfreundlichkeit der Plattform zu verbessern.
Wer Sie sind
- Motiviert durch den Aufbau an der Frontlinie: Sie möchten die Compute- und Infrastruktur-Grundlage eines Labors gestalten, das neu definiert, wie Menschen Medien erstellen und mit ihnen interagieren.
- Starke Programmierkenntnisse (z. B. Python, Go oder ähnlich) und ein solides Verständnis von Best Practices im Software Engineering.
- Tiefgreifende praktische Erfahrung mit Containerisierung (z. B. Docker), Container-Orchestrierung (Kubernetes) und Infrastructure as Code (Terraform).
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Management von großen, verteilten Systemen mit GPU-Rechenlasten (z. B. Compute-Plattformen, Datenpipelines oder Hochverfügbarkeitsdienste).
- Erfahren in der Gestaltung von Infrastrukturen für ML-Workloads, bei denen Leistung, Parallelität und Datenbewegung entscheidend sind.
- Eine kollaborative Denkweise und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit einer Leidenschaft für den Aufbau entwicklerfreundlicher Plattformen.
Von unseren Mitarbeitern wird erwartet, dass sie mindestens dreimal pro Woche im Büro sind. Ein Großteil unserer Fortschritte ergibt sich aus der gemeinsamen Problemlösung, und wir möchten Sie dafür im Raum haben.
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