Canadá
TSMC
LawZero
Ingeniero Senior de ML Distribuido
Canadá
Montreal, Quebec, Canada
AWSGCPDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Perteneces aquí
Buscamos un desarrollador de investigación de machine learning (ML) distribuido senior para unirse a nuestro equipo, trabajando en una agenda novedosa de seguridad en IA. En este puesto, colaborarás estrechamente con científicos de investigación de ML para resolver problemas complejos de entrenamiento e inferencia utilizando modelos muy grandes.
En LawZero, la diversidad es importante para nosotros. Valoramos un entorno de trabajo justo, abierto y respetuoso con las diferencias. Damos la bienvenida a las solicitudes de personas altamente cualificadas interesadas en trabajar para nuestra misión en un entorno respetuoso, inclusivo y colaborativo.
RESPONSABILIDADES CLAVE *
- Colaborar con los investigadores para acelerar la investigación, el entrenamiento e inferencia de modelos, y facilitar el uso de modelos a gran escala en entornos de computación distribuida. *
- Investigar cuellos de botella de rendimiento, perfilar código de experimentos de investigación, depurar problemas reportados y optimizar la utilización de recursos informáticos. *
- Desarrollar herramientas y bibliotecas para simplificar y orquestar el uso de recursos de computación distribuida para experimentos de investigación. *
- Establecer, documentar y mantener las mejores prácticas para flujos de trabajo de desarrollo de modelos de ML distribuidos a gran escala.
HABILIDADES Y CUALIFICACIONES *
- Se requiere un título en un campo relevante de informática (por ejemplo, informática, ingeniería informática, ingeniería de software). Se prefiere un título avanzado (máster o doctorado) relacionado con machine learning o sistemas de ML distribuidos, pero no es obligatorio si el candidato demuestra habilidades y experiencia excepcionales. *
- Más de 3 años de experiencia en el diseño e implementación de frameworks de entrenamiento de ML distribuido, con experiencia reciente utilizando, por ejemplo, Megatron, DeepSpeed, HuggingFace Accelerate, FSDP, vLLM y/o verl. *
- Capacidad para colaborar eficazmente con equipos multifuncionales, documentar las mejores prácticas y mantenerse actualizado sobre los últimos avances en ML y desarrollo de software. *
- Experiencia con plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, Azure) y gestores de cargas de trabajo (por ejemplo, Ray, SLURM). *
- Experiencia con herramientas de perfilado de GPU (por ejemplo, el perfilador de PyTorch, PyProf, NVIDIA Nsight). *
- Familiaridad con herramientas de contenedorización (por ejemplo, gRPC, Docker, Kubernetes). *
- Familiaridad con infraestructuras y plataformas de datos (por ejemplo, bases de datos vectoriales). *
- Un historial de contribuciones a proyectos de investigación de alta calidad en deep learning.
El título de Ingeniero se utiliza a efectos de referencia y puede o no ser el título oficial del solicitante según la jurisdicción.
Tu información personal será recopilada y procesada por LawZero para evaluar tu solicitud de empleo de conformidad con nuestra Política de Privacidad lawzero.org/en/website-privacy-notice. Según las leyes de privacidad vigentes en tu país de residencia, puedes tener varios derechos de privacidad, como solicitar acceso a tu información personal o solicitar que tu información personal sea rectificada o eliminada. Encontrarás detalles sobre cómo puedes ejercer tus derechos en nuestra Política de Privacidad.
Acerca de LawZero
LawZero es una organización sin ánimo de lucro comprometida con el avance de la investigación y la creación de soluciones técnicas que permitan sistemas de IA seguros por diseño. Su dirección científica se basa en nuevas investigaciones y métodos propuestos por el profesor Yoshua Bengio, el investigador de IA más citado del mundo. Con sede en Montreal, la investigación de LawZero tiene como objetivo construir IA no agentiva que aprenda principalmente a comprender el mundo en lugar de actuar en él, dando respuestas veraces a preguntas basadas en un razonamiento probabilístico transparente y externalizado. Dichos sistemas de IA podrían utilizarse para acelerar el descubrimiento científico, para supervisar sistemas de IA agentivos y para avanzar en la comprensión de los riesgos de la IA y cómo evitarlos. LawZero cree que la IA debe cultivarse como un bien público global, desarrollado y utilizado de forma segura para el florecimiento humano. Para más información, visite lawzero.org lawzero.org/
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