Reino Unido
GoDaddy
Graphcore
Bristol, England, United Kingdom
Ubicación: Bristol, Reino Unido
Fecha de inicio: septiembre de 2027
Fecha límite de solicitud: medianoche del 29 de noviembre de 2026
Le animamos a presentar su solicitud con antelación, ya que es posible que cerremos el plazo de inscripción antes de la fecha anunciada.
Damos la bienvenida a personas de todos los orígenes y experiencias, y estamos comprometidos a construir un entorno inclusivo donde todos puedan realizar su mejor trabajo.
Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y reconocemos que cada persona aporta diferentes fortalezas y perspectivas. Si necesita algún ajuste durante el proceso de entrevista, háganoslo saber; estaremos encantados de ayudarle.
Los candidatos que lleguen a la fase final serán invitados a asistir a evaluaciones presenciales a principios de primavera.
¿Está listo para poner en práctica su aprendizaje? Comience su carrera en un puesto permanente de ingeniero de Machine Learning, con dos años de aprendizaje práctico a través del programa para graduados de Graphcore. Solicite ahora y ayude a dar forma a lo que viene.
Únase a Graphcore en un puesto permanente y comience su carrera profesional con dos años de aprendizaje práctico. Desde el primer día, se confiará en usted para que asuma responsabilidades, comparta sus ideas y ayude a dar forma a lo que estamos creando. Se enfrentará a problemas complejos junto a un equipo que apoyará su desarrollo y que está tan entusiasmado con su éxito como usted.
El equipo de IA aplicada actúa como representante de los clientes de Graphcore. Entendemos los modelos, aplicaciones y software de IA actuales y nos aseguramos de que la tecnología de Graphcore funcione a gran escala. Trabajará junto a personas que escriben kernels de bajo nivel, entrenan grandes modelos de lenguaje y disfrutan resolviendo juntos problemas complejos de IA.
El trabajo abarca desde la optimización de kernels de bajo nivel hasta la implementación de algoritmos de nivel de investigación para nuevos modelos de IA. Los ingenieros alternan entre experimentos, elaboración de perfiles, revisiones de código y debates técnicos, lo que le permitirá ver cómo encajan las distintas partes de un sistema de IA.
Las decisiones se basan en pruebas, datos de rendimiento y un criterio de ingeniería claro. Se le animará a hacer preguntas, cuestionar los enfoques existentes y compartir ideas para mejorar las cosas. Asuma la responsabilidad de su trabajo y alce la voz cuando detecte un problema o necesite ayuda.
Durante el programa de dos años, desarrollará sus capacidades técnicas mediante el trabajo práctico con modelos de IA y sistemas de aceleración.
Con visibilidad en todo el full stack (desde el hardware de aceleración novedoso y su pila de software hasta las aplicaciones de IA más avanzadas), identificará oportunidades para innovar y diferenciar la tecnología de Graphcore.
En Graphcore, estamos construyendo la computación de IA de próxima generación: desde semiconductores y software hasta sistemas a escala de centro de datos. Estamos orgullosos de ser propiedad de SoftBank Group y trabajamos con otras empresas de la familia SoftBank para ofrecer computación de IA a clientes que trabajan en la frontera de la IA. Comenzar su carrera aquí significa trabajar junto a personas con diferentes orígenes y experiencia, desde investigadores de IA hasta diseñadores de chips e ingenieros de software. Aprenderán unos de otros, aportarán ideas frescas y ayudarán a resolver problemas complejos juntos.
Transforme los modelos que ha estudiado en sistemas de IA que funcionen a gran escala.
En el área de IA aplicada, ayudará a implementar, entrenar y optimizar modelos avanzados en el hardware de próxima generación de Graphcore, conectando ideas de investigación con sistemas que funcionan en miles de aceleradores.
Realizará evaluaciones comparativas de modelos, utilizará perfiles para detectar cuellos de botella en el rendimiento, diseñará experimentos y contribuirá a realizar correcciones en modelos, software y sistemas de aceleración.
En colaboración con los equipos de investigación, software y producto, probará ideas que podrían influir en el hardware del futuro. Sus experimentos nos ayudarán a entender qué hace que un modelo sea preciso, eficiente y esté listo para escalar.
Puede demostrar estas habilidades a través de trabajos de curso, una tesis, proyectos personales o de equipo, investigación u otra experiencia relevante. Cuéntenos qué ha construido o investigado, cómo lo ha abordado y qué ha aprendido.
Los solicitantes deben tener ya derecho a trabajar en el Reino Unido durante toda la duración del programa, sin necesidad de patrocinio de visado. No podemos patrocinar visados de trabajo para nuestras oportunidades de carrera temprana.
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