Member of Technical Staff - Training Platform

Должность: Сотрудник технического отдела - Платформа обучения Местоположение: Сан-Франциско / Удаленно

УПРАВЛЯЙТЕ СВОИМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Prime Intellect создает открытый стек супер-интеллекта: инфраструктуру, которую внутренне разрабатывают передовые AI-лаборатории, и делает ее доступной для каждой амбициозной AI-команды.

Наша платформа, Lab, объединяет вычисления, среды, оценки, безопасные песочницы, высокопроизводительное обучение и развертывание в единую полнофункциональную систему для пост-обучения в масштабах передовых разработок — от SFT и RL до использования инструментов, рабочих процессов агентов и постоянно совершенствующихся продакшн-моделей. Мы создаем открытый передовой AI: модели с открытым исходным кодом, обученные сквозным образом для долгосрочных задач, таких как автономные исследования, и полнофункциональную платформу, которую использует наша собственная исследовательская команда для их создания. Следующему поколению AI-компаний, предприятий и исследовательских команд нужно не просто больше GPU. Им нужна возможность превращать свои собственные рабочие процессы, инструменты, данные и циклы обратной связи в супер-интеллект, которым они владеют.

Prime Intellect привлекла в общей сложности 150 миллионов долларов финансирования от Founders Fund, Radical Ventures, NVIDIA и выдающихся операторов в области AI, инфраструктуры и корпоративных решений — включая Андрея Карпатого, Дваркеша Пателя, а также руководителей и основателей Ramp, Perplexity, Harvey, Mercor, Zapier, Datadog, Cognition, OpenAI, Thinking Machines, Together AI, SemiAnalysis, LangChain, Browserbase, Cloudflare, Sierra, Databricks, Airbnb, OpenRouter, Standard Intelligence, Fleet, Core Auto и других. Мы ищем людей, которые хотят создавать на стыке передовых исследований, реальной инфраструктуры и вывода на рынок категории, которая еще полностью не существует.

ВЛИЯНИЕ ДОЛЖНОСТИ

Вы поможете построить нашу хостинговую платформу обучения — продукт, который позволяет пользователям запускать LoRA и полные процессы тонкой настройки на управляемых GPU-кластерах с помощью одного вызова API или нескольких кликов. Должность охватывает как платформу, ориентированную на разработчиков, так и базовую инфраструктуру обучения на базе Kubernetes, которая запускает задания.

ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ОБЯЗАННОСТИ

ХОСТИНГОВАЯ ИНФРАСТРУКТУРА ОБУЧЕНИЯ

• Проектирование и эксплуатация оркестрации обучения и инференса на базе Kubernetes в мультикластерных, мультиоблачных GPU-парках.
• Создание и поддержка Helm-чартов, которые объединяют трейнеры, серверы инференса, серверы сред и вспомогательные сервисы в воспроизводимые «Стеки обучения».
• Разработка Python-агентов управляющего уровня, которые отслеживают поды, сообщают статус выполнения платформе и поддерживают синхронизацию кластеров.
• Реализация планирования и автомасштабирования для гетерогенного оборудования (H100/H200/B200) с использованием KEDA, LeaderWorkerSet, taints/tolerations и gang scheduling.
• Использование строгого GitOps-рабочего процесса — каждое изменение проходит через PR, Helm values и CI.
• Создание локальных кэшей моделей, пайплайнов контрольных точек и общего хранилища для быстрой холодной загрузки.
• Эксплуатация стека наблюдаемости (Prometheus, Grafana, Loki, DCGM) и ускорение отладки GPU-кластеров.

РАЗРАБОТКА ПЛАТФОРМЫ

• Создание интерфейсов для пользователей хостинговой платформы обучения: подача заданий, мониторинг выполнения в реальном времени, логи, метрики, управление моделями/адаптерами, сравнения.
• Разработка бэкенд-сервисов FastAPI и REST API, которые связывают платформу с работающими кластерами.
• Создание инструментов мониторинга и отладки в реальном времени (стриминг логов, метрики на уровне шагов, анализ сбоев).
• Разработка UI продукта на Next.js / React / TypeScript с использованием shadcn, Tailwind, tRPC и TanStack Query.

МОСТ К ИССЛЕДОВАНИЯМ

• Взаимодействие с RL-трейнером, серверами инференса и серверными средами, работающими внутри наших кластеров.
• Продуктивизация новых возможностей обучения (новые архитектуры моделей, RL-алгоритмы, режимы).

ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ

Мы ищем инженеров, которые свободно владеют тремя областями — вам не обязательно быть лучшим в мире в какой-то одной, но у вас должна быть реальная глубина во всех трех и четкое понимание того, как они связаны.

AI И GPU ЛАНДШАФТ

• Глубокое понимание современного AI-стека — семейств открытых моделей, техник тонкой настройки (LoRA, QLoRA, full FT, RLHF/RLAIF), движков инференса (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM).
• Знакомство с компромиссами аппаратного обеспечения GPU (H100 / H200 / B200, NVLink, межсоединения, иерархия памяти) и их значением для рабочих нагрузок обучения и инференса.
• Понимание основ распределенного обучения (параллелизм данных/тензора/конвейера/эксперта, NCCL, планирование на нескольких узлах).
• Осведомленность о происходящем на передовой — новые модели, методы обучения, инфраструктурные паттерны — и способность преобразовывать это в продуктовые решения.

KUBERNETES И ИНФРАСТРУКТУРА

• Опыт эксплуатации Kubernetes — Helm, CRDs, операторы, KEDA, gang scheduling, GPU operator.
• Уверенность в отладке реальных продакшн-кластеров (kubectl, жизненный цикл пода, проблемы узлов, сетевые проблемы).
• Опыт работы с облачными платформами (предпочтительно GCP — GCS, GKE, Cloud Run, Cloud Tasks).
• Автоматизация инфраструктуры (Helm, Terraform, Ansible) и GitOps-мышление.
• Наблюдаемость: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry, DCGM.
• Основы Linux: сети, пространства имен, оптимизация производительности.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ПЛАТФОРМА

• Сильная разработка бэкенда на Python (FastAPI, async, SQLAlchemy).
• Уверенность в создании Python-агентов управляющего уровня, взаимодействующих с API Kubernetes.
• Современная разработка фронтенда (TypeScript, React/Next.js, Tailwind, shadcn) — достаточно для сквозной разработки пользовательских интерфейсов.
• Проектирование API REST и tRPC.
• Опыт создания инструментов для разработчиков, дашбордов и UI для мониторинга в реальном времени.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Денежная компенсация от 150 000 до 300 000 долларов США со значительной долей в компании.
• Гибкий график работы (удаленно или в офисе в Сан-Франциско).
• Полное визовое спонсорство и помощь с релокацией.
• Бюджет на профессиональное развитие для курсов и конференций.
• Регулярные выезды команды и посещение конференций.
• Возможность формировать будущее децентрализованной разработки AI.

ВОЗМОЖНОСТИ РОСТА

Вы присоединитесь к команде опытных инженеров и исследователей, работающих над передовыми задачами в области AI-инфраструктуры. Мы верим в открытую разработку и поощряем членов команды вносить вклад в сообщество AI через исследования и работу с открытым исходным кодом.

Мы ценим потенциал выше совершенства — если вы увлечены идеей демократизации разработки AI и имеете опыт в разработке платформ или инфраструктуры (в идеале в обеих областях), мы хотим поговорить с вами.

Готовы помочь сформировать будущее AI? Подайте заявку сейчас и присоединяйтесь к нам в нашей миссии сделать мощные AI-модели доступными для всех.