Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

ML Systems Engineer, ML Acceleration

6,500 SGD · период не указанSingapore, SGСкор 65/1003нед назад
Стек
Machine LearningComputer EngineeringArchitecturePipeline ManagementData PipelineSoftware EngineeringProblem SolvingTilingAnalytical and Problem-Solving SkillsEducationChallenge Drivenpython
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Mission Summary: We are looking for a Machine Learning Systems Engineer to join our ML Acceleration team. In this role, you will be responsible for the core systems that enable our researchers to train frontier models at scale, focusing obsessively on speed, cost, reliability, and throughput. You will work at the intersection of machine learning research and high-performance systems engineering. Your work will directly impact our ability to scale large-scale distributed model training and reduce the time-to-convergence for our next generation of models. What you'll be doing: Performance Profiling & Optimization : Utilize profiling tools (e.g., Nsight, PyTorch Profiler) to identify bottlenecks in data loading, gradient computation, and communication. Implement optimizations like kernel fusion, sharding, and tiling to improve step time. Distributed Training : Optimize distributed training pipelines using frameworks such as PyTorch Distributed. Kernel Development : Design and maintain high-performance GPU kernels in Triton or CUDA for state-of-the-art ML workloads. Data Pipeline Engineering : Optimize robust data loading pipelines that maximize training throughput. What we're looking for : Education : Bachelor’s, Master’s degree, or PhD in Computer Science, Computer Engineering, or a related technical discipline. Software Engineering : Strong proficiency in Python. ML Frameworks : Extensive hands-on experience with PyTorch. ML Knowledge : Experience optimizing machine learning m
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs