Usiamo cookie tecnici e il registro anonimo delle visite di Zorky. Yandex Metrica (dati conservati su server in Russia) funziona solo con il tuo consenso. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità test: è tutto gratuito. Le offerte e le pagine delle aziende sono aperte a tutti; i link agli annunci e la tua selezione personale si aprono dopo la registrazione. Registrati →
← Tutte le offerte

ML Infrastructure Engineer - New Grad

Junioroffice164.000 USD · periodo non indicatoAustin, Texas, United States; San Jose, California, United States, US →2 sett. fa
Analisi del mercato
📊 Backend: stipendi e domanda sul mercato
Stack
llmpythonpytorchvllm
Dettagli
Education
PhD
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione
Samba

Nova is a leader in next-generation AI infrastructure, delivering a full-stack inference platform for customers worldwide. At the core of Samba

Nova's technology is the RDU (Reconfigurable Dataflow Unit) — a chip built on a dataflow architecture rather than the traditional GPU model. Its decode performance is especially strong for agentic workloads like multi-turn agents, code generation, and long-running applications. RDUs are packaged into Samba

Rack, rack-scale hardware that lets customers deploy state-of-the-art models with better performance, greater energy efficiency, and faster time to value. About the Team The ML Infrastructure team builds and operates the inference stack that serves Samba

Nova's models on our RDU accelerators. We cover request scheduling, caching, decoding techniques, public APIs, and the accuracy testing that every inference feature must pass before it ships. About the Role As a new grad ML Infrastructure Engineer, you'll write production Python for our inference serving stack, including our vLLM integration and public APIs.

You'll help bring features like speculative decoding, prompt caching, and tool calling into production on the RDU, and add accuracy and regression tests that catch problems before customers do.

Responsibilities

Implement inference features on the RDU such as speculative decoding, constrained decoding, tool calling, prompt caching, and long-context inference Adapt vLLM and related serving frameworks to the RDU architecture Buil

Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Segnala questo annuncio
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs