Research Engineer - RL Infrastructure

Название: Инженер-исследователь — инфраструктура RL Местоположение: Сан-Франциско / Удаленно

ВЛАДЕЙТЕ СВОИМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

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

Наша платформа, Lab, объединяет вычислительные ресурсы, среды, оценки, безопасные песочницы, высокопроизводительное обучение и развертывание в единую полностековую систему для пост-обучения в условиях передовых масштабов — от SFT и RL до использования инструментов, рабочих процессов агентов и постоянно совершенствующихся производственных моделей. Мы создаем открытый передовой AI: модели с открытым исходным кодом, обученные от начала до конца для выполнения долгосрочных задач, таких как автономные исследования, и полностековую 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.

Мы обучаем передовые модели с открытым исходным кодом и поставляем тот же стек нашим клиентам. Он охватывает весь стек обучения, развертывания и непрерывного совершенствования моделей — вычислительные ресурсы, крупномасштабное RL, среды, песочницы, оценки и развертывание.

Prime Intellect привлек $150 млн общего финансирования от Founders Fund, Radical Ventures, NVIDIA и выдающихся экспертов в области AI, инфраструктуры и корпоративного ПО — включая Andrej Karpathy, Dwarkesh Patel, а также лидеров и основателей из 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 работать на стыке передовых исследований, реальной инфраструктуры и вывода на рынок в категории, которой еще не существует.

ВЛИЯНИЕ РОЛИ

Следующая граница в AI будет разблокирована не только моделями. Она будет разблокирована системами, которые позволяют этим моделям обучаться быстрее, постоянно адаптироваться и работать в реальных средах в масштабе.

Этой инфраструктуры еще не существует в той форме, в которой она нужна миру.

Мы ее строим.

ОБЯЗАННОСТИ

• Создавать и оптимизировать системную инфраструктуру для крупномасштабного RL и распределенных рабочих нагрузок обучения, внося вклад в наш фреймворк prime-rl.
• Повышать общую эффективность обучения на всех уровнях: вычислений, памяти, сети и планирования.
• Разрабатывать и внедрять низкоуровневые оптимизации производительности, включая ядра, пути передачи данных и улучшения среды выполнения.
• Работать над распределенными системами обучения, охватывающими параллельные рабочие нагрузки по данным, тензорам и конвейерам.
• Участвовать в формировании архитектуры нашего стека обучения RL, включая асинхронный роллаут и системы пост-обучения.
• Вносить вклад в библиотеки с открытым исходным кодом и внутреннюю инфраструктуру, используемую для обучения моделей на передовых масштабах.
• Тесно сотрудничать с исследователями и инженерами по инфраструктуре для преобразования узких мест в конкретные системные улучшения.
• Оставаться на передовой систем обучения, систем вывода, компиляторных/средовых инструментов и методов оптимизации с учетом аппаратного обеспечения.

ТРЕБОВАНИЯ

• Значительный опыт системного инжиниринга в области AI/ML инфраструктуры, особенно в крупномасштабном обучении или выводе моделей.
• Глубокое знакомство с PyTorch и фреймворками распределенного обучения, такими как PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP, Megatron, vLLM, Ray или аналогичными инструментами.
• Опыт оптимизации производительности обучения по ядрам, перемещению памяти, накладным расходам на связь или стратегии параллелизации.
• Практический опыт в области крупномасштабных методов обучения, включая параллелизм данных, тензорный параллелизм и конвейерный параллелизм.
• Глубокое понимание архитектуры GPU, профилирования и отладки производительности.
• Способность выявлять узкие места в стеке и добиваться улучшений, исходя из фундаментальных принципов.
• Уверенность в работе в быстро меняющейся среде с неопределенными проблемами и высокой степенью ответственности.

Особенно интересно (необязательно)

• Опыт написания или оптимизации ядер CUDA / Triton.
• Опыт оптимизации компиляторов или сред выполнения для ML-систем.
• Опыт работы с инфраструктурой обучения RL, системами роллаута или асинхронными конвейерами обучения.
• Опыт работы с многоузловыми GPU-кластерами и высокопроизводительными сетями.
• Вклад в проекты с открытым исходным кодом в области ML-систем или инфраструктуры.
• Интерес к публикации технических работ или обмену идеями через инженерные блоги и технические статьи.

ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРИВИЛЕГИИ

• Диапазон денежной компенсации $150-350k, включая долевые стимулы, которые соответствуют вашему успеху росту и влиянию Prime Intellect.
• Гибкие условия работы, с возможностью удаленной работы или работы в офисе в наших офисах в Сан-Франциско.
• Визовая поддержка и помощь при переезде для международных кандидатов.
• Ежеквартальные выездные мероприятия команды, хакатоны, конференции и возможности для обучения.
• Возможность работать в талантливой, трудолюбивой и целеустремленной команде, объединенной общей страстью к использованию технологий для ускорения науки и AI.

Если вы воодушевлены идеей создания системной основы для передового RL и открытого супер-интеллекта, мы будем рады услышать от вас.