Staff AI Application Engineer - Heterogeneous Computing

Должность: Старший инженер по прикладным ИИ-приложениям — гетерогенные вычисления Местоположение: Гибрид/удаленно — Европа (включая Великобританию) / Эстония (удаленно) / Швейцария (удаленно) / Болгария (удаленно) / Сербия (удаленно) / Люксембург (удаленно) / Франция (удаленно) / Париж (на месте) / Норвегия (удаленно) / Англия (удаленно) / Хорватия (удаленно) / Швеция (удаленно) / Шотландия (удаленно) / Словения (удаленно) / Чехия (удаленно) / Флоренция (на месте) / Милан (на месте) / Испания (удаленно) / Румыния (удаленно) / Нидерланды (гибрид) / Украина (удаленно) / Австрия (удаленно) / Дания (удаленно) / Ирландия (удаленно) / Словакия (удаленно) / ЕС (удаленно) / Лёвен (на месте) / Бельгия (удаленно) / Северная Ирландия (удаленно) / Афины (на месте) / Амстердам (гибрид) / Литва (удаленно) / Великобритания (удаленно) / Венгрия (удаленно) / Финляндия (удаленно) / Польша (удаленно) / Уэльс (удаленно) / Германия (удаленно) / Эйндховен (гибрид) / Молдова (удаленно) / Албания (удаленно) / Греция (удаленно) / Цюрих (на месте) / Португалия (удаленно) / Бристоль (на месте) / Италия (удаленно) / Латвия (удаленно) / Удаленно

О нас

Axelera AI — это не обычная компания, занимающаяся глубокими технологиями. Мы создаем платформу ИИ следующего поколения, чтобы поддержать всех, кто хочет внести свой вклад в развитие человечества и улучшение мира вокруг нас.

Всего за пять лет мы привлекли $450 миллионов и собрали команду мирового уровня из более чем 250 сотрудников (включая более 60 докторов наук с более чем 40 000 цитирований), работающих как удаленно из 21 страны, так и в офисах в Бельгии, Франции, Швейцарии, Италии, Великобритании, со штаб-квартирой в High Tech Campus в Эйндховене, Нидерланды.

Мы также запустили нашу платформу Metis™ AI, которая обеспечивает повышение эффективности и производительности в 3–5 раз, и имеем видимость сильного портфеля заказов, превышающего 100 миллионов долларов.

Наша непоколебимая приверженность инновациям прочно утвердила нас в качестве мирового лидера в отрасли.

Готовы ли вы принять вызов?

Обзор позиции

В качестве старшего инженера по прикладным ИИ-приложениям в команде Model Enablement (Application Software) вы будете создавать нашу платформу для включения моделей и решать, как каждая модель будет работать на Metis или Europa AIPU, хост-процессоре и ускорителях хоста. То, как эта работа разделена и запланирована, определяет большую часть сквозной производительности, которую клиент видит в Voyager SDK.

Эта роль сочетает в себе архитектуру и практическую работу над фронтендом модели, графовым компилятором, средой выполнения и конвейером приложений. Во время внедрения модели вы занимаетесь фронтендом и графовой частью, а инженер, работающий с устройством, занимается бэкендом.

Наша команда использует ИИ-агентов для написания кода в повседневной работе, и вы будете использовать их для создания, тестирования и проверки своей работы. Мы также приветствуем опытных инженеров по прикладным приложениям, технических руководителей и инженеров-менеджеров, которые хотят вернуться к практической инженерной работе. Опыт планирования, делегирования и проверки работы хорошо переносится на работу с ИИ-агентами.

Ключевые обязанности:

• Платформа для включения моделей и управляющая программа для агентов: Создание платформы, которую инженеры и ИИ-агенты используют для внедрения моделей: повторно используемые инструменты для разбиения, компиляции, запуска и профилирования; среды с доступом к реальному оборудованию; замкнутые циклы выполнения, которые применяют изменение, измеряют его по отношению к эталону и повторяют; и проверка (дифференциальное тестирование, обнаружение регрессий), интегрированная в CI.

• Прием моделей: Ответственность за то, как модель PyTorch или ONNX захватывается, анализируется и разбивается на матричные блоки и блоки векторных инструкций RISC-V AIPU, хост-процессор и ускорители хоста (GPU, NPU, видеодекодер) с тегами размещения, которые пользователи могут читать и переопределять. Создание этого совместно с командой графового компилятора, чтобы это работало для каждой модели.

• Гетерогенное выполнение: Расширение этого разделения на большие модели, каскады и конвейеры из нескольких моделей, например, с помощью экспертной выгрузки и кэширования в памяти устройства и хоста. Согласование плана с командой графового компилятора.

• Сквозная производительность: Совместно с командой приложений (создание конвейеров) и командой среды выполнения доведение каждой модели до наилучшей сквозной производительности: наложение работы хоста и устройства, буферы с нулевым копированием, пакетная обработка, многоядерное планирование и модели с несколькими входами. Профилирование времени работы устройства, времени работы хоста и перемещения данных, а также подтверждение каждого ускорения в полном конвейере.

• Критически важные модели: Изучение моделей, наиболее важных для клиентов, на Metis сегодня и на Europa, и преобразование каждого извлеченного урока в улучшение платформы.

Квалификация:

Обязательные требования

• 8+ лет опыта работы в области систем, компиляторов, сред выполнения или производительности, включая владение системным дизайном.

• Практический опыт работы с гетерогенными вычислениями на CPU, GPU, DSP, NPU или FPGA, включая анализ вычислений, пропускной способности памяти, задержки и перемещения данных.

• Прочные основы в области компьютерной архитектуры, операционных систем и параллельного программирования.

• Знакомство с представлениями графов машинного обучения и концепциями компиляторов: захват графов (torch.export, FX, ONNX), снижение, слияние операторов, разбиение, планирование памяти.

• Отличное знание C++ и Python.

• Ежедневное использование ИИ-агентов для написания кода в реальной инженерной работе, с возможностью оценивать и тестировать их вывод.

Предпочтительные навыки

• Практический опыт работы с MLIR или другой компиляторной платформой (TVM, XLA, TorchInductor, IREE).

• Опыт работы со средой выполнения или движком выполнения машинного обучения (исполняющие провайдеры ONNX Runtime, собственный NPU или DSP runtime).

• Опыт работы с вычислениями на GPU (CUDA, OpenCL, Vulkan) или SIMD-оптимизацией на Arm или x86.

• Опыт работы с методами выполнения больших моделей, такими как выгрузка, экспертное кэширование, спекулятивное декодирование, конвейеризация между устройствами.

• Опыт создания сред для агентов, управляющих программ для оценки или платформ проверки (дифференциальное тестирование, обнаружение регрессий) или инструментов на основе MCP.

Местоположение

Мы предлагаем гибкие условия работы с возможностью:

• Работать из одного из наших офисов Axelera AI (Лёвен в Бельгии, Амстердам и Эйндховен в Нидерландах, Цюрих в Швейцарии, Флоренция и Милан в Италии или Бристоль в Великобритании), если вы уже находитесь поблизости.

• Работать полностью удаленно из любой европейской страны (включая Великобританию), в которой вы уже проживаете.

• Переехать к нам и работать в Италии (Флоренция или Милан) или Нидерландах (Амстердам или Эйндховен).

Обратите внимание, что приоритет будет отдан кандидатам, которые [заинтересованы в работе] в Бельгии или Италии.

Что мы предлагаем

Это ваш шанс внести свой вклад и стать частью динамичной, быстрорастущей международной организации. Мы предлагаем привлекательный компенсационный пакет, включающий пенсионный план, обширное страхование сотрудников и возможность получения акций компании.

Вас ждет открытая культура, поддерживающая творчество и постоянные инновации. Совместное владение и свобода с ответственностью являются характерными чертами нашего образа действий и работы в команде.

В Axelera AI мы полностью придерживаемся равных возможностей и высоко ценим разнообразие. Наша твердая приверженность — создание теплой и инклюзивной среды, которая расширяет возможности и прославляет каждого члена нашей команды. Мы приветствуем кандидатов из всех слоев общества, чтобы присоединиться к нам в формировании будущего ИИ.