Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Machine Learning Engineer, SageMaker AI Inference

office~$14.1K /moBellevue, Washington, USA, US →6 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
llmsagemaker
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
Demand for large language model (LLM) inference is growing fast, and the engineers who make it faster and more efficient are shaping the future of AI at Amazon. We are looking for a Software Development Engineer to focus on inference performance optimization, kernel tuning, and LLM serving efficiency. You will work across the full software development lifecycle to design, build, and measure systems that reduce latency and improve throughput for production inference workloads. This is a hands-on engineering role where your work directly translates into better performance for internal teams and, ultimately, for Amazon's customers. If you are an engineer who enjoys profiling bottlenecks, writing high-performance code, and finding elegant solutions to hard systems problems, we want to talk to you.<br/><br/>Key job responsibilities<br/>- Design and implement kernel-level optimizations and inference pipeline improvements that reduce latency and increase throughput for LLM serving workloads.<br/>- Profile, benchmark, and tune model inference performance across hardware and software stacks, identifying bottlenecks and delivering measurable gains.<br/>- Write well-organized, maintainable code and participate actively in code reviews, providing constructive feedback to peers and mentoring newer engineers on the team.<br/>- Collaborate with applied scientists, ML engineers, and infrastructure teams to translate model requirements into production-ready inference solutions.<br/>- Evaluate
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs