Estados Unidos
The MITRE Corporation
Meta
Ingeniero/a de Investigación, SysML - FAIR
Estados Unidos
Menlo Park, California, United States
PythonC++Rust
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Meta está buscando Ingenieros/as de Investigación para unirse a Fundamental AI Research (FAIR).
Estamos comprometidos con el avance del campo de la inteligencia artificial mediante avances fundamentales en tecnologías que ayuden a interactuar y comprender nuestro mundo.
Buscamos personas apasionadas por resolver desafíos de sistemas para acelerar de forma sostenible nuestro alcance hacia la inteligencia a nivel humano.
Los candidatos tendrán la oportunidad de realizar avances fundamentales en sistemas y aplicar sus ideas a una escala sin precedentes.
La misión de la investigación SysML de FAIR en Meta es avanzar el estado del arte de la IA a través de innovaciones en ciencia abierta.
Exploramos, diseñamos y construimos sistemas e infraestructuras de ML a escala con la usabilidad, eficiencia y sostenibilidad como principios de diseño.
Algunos aspectos de este puesto incluyen habilitar el entrenamiento distribuido a una escala sin precedentes a través de avances y desarrollo en bibliotecas de entrenamiento y componentes de autoría, como cuBLAS, cuDNN, FlashAttention, aceleración del rendimiento de entrenamiento a través del codiseño de hardware y software.
Responsabilidades
- Llevar a cabo investigación de vanguardia para avanzar la ciencia y la tecnología de los sistemas de machine learning.
- Realizar investigaciones que permitan el aprendizaje de la semántica de los datos (imágenes, vídeo, texto, audio y otras modalidades).
- Diseñar mejores modelos basados en datos para el diseño y la optimización de sistemas de IA.
- Contribuir con investigaciones que conduzcan a innovaciones en: sistemas de machine learning escalables, escalado de datos y algoritmos de IA eficientes en recursos, arquitecturas de redes neuronales, sistemas de IA eficientes en memoria y energía, y diseños de sistemas y hardware de IA ambientalmente sostenibles.
- Colaborar con investigadores y socios multifuncionales, incluyendo la comunicación de planes de investigación, progreso y resultados.
- Publicar resultados de investigación y contribuir a investigaciones que impacten el desarrollo de productos de Meta.
Cualificaciones Mínimas
- Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, campo técnico relevante o experiencia práctica equivalente.
- Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o experiencia práctica equivalente.
- 4+ años de experiencia industrial específica en áreas relacionadas con el desarrollo de sistemas, arquitecturas de computadoras, compiladores y lenguajes de programación, machine learning e inteligencia artificial.
- Experiencia con Python, C++, C, Rust u otros lenguajes relacionados y con el framework PyTorch.
- Experiencia en el desarrollo y optimización de sistemas para la ejecución de machine learning a gran escala.
- Experiencia en el diseño de modelos basados en datos y experimentos en sistemas reales, así como en la implementación de diseños para la optimización de sistemas de IA.
- Experiencia con sistemas de machine learning escalables, escalado de datos y algoritmos de IA eficientes en recursos, o arquitecturas de redes neuronales.
- Experiencia en la resolución de problemas complejos y en la comparación de soluciones alternativas, compensaciones y diferentes perspectivas para determinar un camino a seguir.
- Experiencia trabajando y comunicándose de forma multifuncional en un entorno de equipo.
Cualificaciones Preferidas
- Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, campo técnico relevante o experiencia práctica equivalente.
- Desarrollo continuo demostrado de habilidades en IA (por ejemplo, ingeniería de prompts/contexto, orquestación de agentes) y mantenerse al día con las tecnologías emergentes de IA.
- Experiencia en la adhesión e implementación de prácticas de IA responsables y éticas (por ejemplo, evaluación de riesgos, mitigación de sesgos, revisiones de calidad y precisión).
- Experiencia demostrada en investigación e ingeniería de software a través de experiencia laboral, competiciones de codificación o contribuciones ampliamente utilizadas en repositorios de código abierto (por ejemplo, GitHub)
- Historial probado de consecución de resultados significativos, demostrado por subvenciones, becas, patentes, así como publicaciones en talleres, revistas o conferencias líderes como MLSys, ISCA, ASPLOS, HPCA, PLDI, CGO, NeurIPS, ICML, ICLR o similares.
- Capacidad demostrada para integrar herramientas de IA para optimizar/rediseñar flujos de trabajo e impulsar un impacto medible (por ejemplo, ganancias de eficiencia, mejoras de calidad).
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