Estados Unidos
The MITRE Corporation
Meta
Engenheiro(a) de Pesquisa, SysML - FAIR
Estados Unidos
Menlo Park, California, United States
PythonC++Rust
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Meta está buscando Engenheiros(as) de Pesquisa para se juntar à Fundamental AI Research (FAIR).
Estamos comprometidos em avançar o campo da inteligência artificial, fazendo avanços fundamentais em tecnologias para ajudar a interagir e entender nosso mundo.
Buscamos indivíduos apaixonados por resolver desafios de sistemas para acelerar de forma sustentável nosso alcance à inteligência em nível humano.
Os(as) candidatos(as) terão a oportunidade de fazer avanços fundamentais em sistemas e aplicar suas ideias em uma escala sem precedentes.
A missão da pesquisa SysML da Meta FAIR é avançar o estado da IA através de inovações em ciência aberta.
Exploramos, projetamos e construímos sistemas e infraestruturas de ML em escala, com usabilidade, eficiência e sustentabilidade como princípios de design.
Alguns aspectos desta função incluem habilitar treinamento distribuído em escala sem precedentes através de avanços e desenvolvimento em bibliotecas de treinamento e componentes de autoria, como cuBLAS, cuDNN, FlashAttention, aceleração de desempenho de treinamento através de co-design de hardware-software.
Responsabilidades
- Realizar pesquisas de ponta para avançar a ciência e a tecnologia de sistemas de machine learning.
- Realizar pesquisas que permitam o aprendizado da semântica de dados (imagens, vídeo, texto, áudio e outras modalidades).
- Propor modelos melhores orientados por dados para design e otimização de sistemas de IA.
- Contribuir com pesquisas que levem a inovações em: sistemas de machine learning escaláveis, escalonamento de dados e algoritmos de IA eficientes em termos de recursos e arquiteturas de redes neurais, sistemas de IA eficientes em memória e energia, sistemas de IA e designs de hardware ambientalmente sustentáveis.
- Colaborar com pesquisadores(as) e parceiros(as) multifuncionais, incluindo a comunicação de planos de pesquisa, progresso e resultados.
- Publicar resultados de pesquisa e contribuir para pesquisas que impactam o desenvolvimento de produtos da Meta.
Qualificações Mínimas
- Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, área técnica relevante ou experiência prática equivalente.
- Mestrado na área de Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou experiência prática equivalente.
- 4+ anos de experiência na indústria em áreas específicas do domínio relacionadas ao desenvolvimento em sistemas, arquiteturas de computadores, compiladores e linguagens de programação, machine learning e inteligência artificial.
- Experiência com Python, C++, C, Rust ou outras linguagens relacionadas e com o framework PyTorch.
- Experiência no desenvolvimento e otimização de sistemas para execução de machine learning em escala.
- Experiência em propor modelos orientados por dados e experimentos em sistemas reais, e implementação de design para otimização de sistemas de IA.
- Experiência com sistemas de machine learning escaláveis, escalonamento de dados e algoritmos de IA eficientes em termos de recursos, ou arquiteturas de redes neurais.
- Experiência em resolver problemas complexos e comparar soluções alternativas, trade-offs e diferentes perspectivas para determinar um caminho a seguir.
- Experiência em trabalhar e se comunicar de forma multifuncional em um ambiente de equipe.
Qualificações Preferenciais
- Doutorado na área de Ciência da Computação, Engenharia da Computação, área técnica relevante ou experiência prática equivalente.
- Desenvolvimento contínuo demonstrado de habilidades em IA (por exemplo, engenharia de prompt/contexto, orquestração de agentes) e atualização sobre tecnologias emergentes de IA.
- Experiência em aderir e implementar práticas de IA responsáveis e éticas (por exemplo, avaliação de risco, mitigação de viés, revisões de qualidade e precisão).
- Experiência demonstrada em pesquisa e engenharia de software através de experiência de trabalho, competições de programação ou contribuições amplamente utilizadas em repositórios de código aberto (por exemplo, GitHub).
- Histórico comprovado de alcance de resultados significativos, demonstrado por bolsas, auxílios, patentes, bem como publicações em workshops, periódicos ou conferências de destaque como MLSys, ISCA, ASPLOS, HPCA, PLDI, CGO, NeurIPS, ICML, ICLR ou similares.
- Habilidade demonstrada em integrar ferramentas de IA para otimizar/redesenhar fluxos de trabalho e impulsionar impacto mensurável (por exemplo, ganhos de eficiência, melhorias de qualidade).
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