SpaceX была основана с убеждением, что будущее, в котором человечество исследует звезды, принципиально более захватывающее, чем будущее, в котором мы этого не делаем. Сегодня SpaceX активно разрабатывает технологии, чтобы сделать это возможным, с конечной целью сделать жизнь мультипланетной и расширить сознание до звезд.
SpaceXSI создает сверхразум (Super Intelligence), чтобы помочь человечеству понять Вселенную. Наши команды создают полный стек сверхразума: от наших суперкомпьютеров Colossus до моделей Grok и нашего набора приложений, включая Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice и X. Мы создаем мощный маховик, где больше вычислительных мощностей обучает лучшие модели, лучшие модели обеспечивают работу более полезных продуктов, а то, что мы узнаем от людей, использующих эти продукты, определяет, что мы будем строить дальше.
О РОЛИ
В качестве инженера-программиста ML Platform в SpaceXAI вы будете создавать инфраструктуру, которая превращает реальное использование продукта в лучшие модели и ускоряет исследования на больших кластерах GPU. ML Platform организована в четыре команды. В зависимости от вашего опыта вы можете присоединиться к любой из них:
- Телеметрия — отвечайте за сбор и предоставление данных, которые превращают реальное использование продукта в запись, которой могут доверять исследователи; без замедления работы продукта и в соответствии с небольшой, четкой политикой. Опыт работы на стороне клиента или с высокопроизводительными системами приема данных будет плюсом.
- ML Data Platform — Создавайте общие среды и базовую инфраструктуру конвейеров, которую используют исследователи, чтобы новые эксперименты не требовали создания собственного стека.
- Observability — Позвольте исследователям легко запускать, отслеживать и отлаживать свои собственные запуски.
- ML DevX and Systems — Сократите путь от идеи до надежного запуска на исследовательском кластере.
Мы ищем инженеров с сильным опытом в области распределенных систем и инфраструктуры, которые хотят работать в тесном сотрудничестве с исследователями и создавать платформенные примитивы, которые двигают продукт.
Мы работаем в офисах в Норт-Бич, Сан-Франциско, Пало-Альто и Манхэттене, Нью-Йорк, с хорошо укомплектованными библиотеками.
ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ
- Проектировать, создавать и эксплуатировать основные системные платформы, ежедневно используемые ML-исследователями и инженерами по продуктам
- Тесно сотрудничать с исследователями, чтобы превратить повторяющиеся проблемы в устойчивую инфраструктуру
- Отвечать за надежность, производительность и опыт разработчиков для систем в вашей зоне ответственности
- Итеративно выпускать продукты в плоской среде с высоким уровнем ответственности. Измерять влияние, а затем повышать планку
ВЫ МОЖЕТЕ ПОДОЙТИ, ЕСЛИ
- У вас есть сильный опыт в области системного/инфраструктурного программного обеспечения, и вы любите создавать платформы, от которых зависят другие инженеры
- Вы отвечали за эксплуатацию производственных распределенных систем в значительном масштабе (прием данных, конвейеры данных, планирование/оркестрация или аналогичное)
- Вы уверенно работаете с Linux, облачными и/или bare metal средами, а также с современными системами оркестрации (Kubernetes, Ray или эквивалент)
- Вам нравится тесно сотрудничать с ML-исследователями и инженерами по продуктам
- Вы преуспеваете там, где ответственность высока, а цикл обратной связи короток
ОСОБО СИЛЬНЫЕ НАВЫКИ ПО КОМАНДАМ
- Телеметрия: прием событий, конвейеры продуктовой аналитики, OpenTelemetry / трассировка, надежные API данных
- Product Data Platform: фреймворки данных, Spark / Flink / Ray, инфраструктура ML-датасетов и обучающих данных
- Observability: мониторинг экспериментов/запусков, инструменты отладки и оценки, удобный для агентов UX в части наблюдаемости
- ML DevX and Systems: планирование GPU/кластеров, очереди заданий, состояние узлов, опыт разработчиков в области исследовательских вычислений
ПОДАЧА ЗАЯВКИ
Если мы увидим соответствие, мы свяжемся с вами, чтобы запланировать 2-3 коротких технических собеседования. После этого мы запланируем onsite-встречу в нашем офисе, где вы будете работать над небольшим проектом, обсуждать идеи и познакомитесь с командой.
