Membro dello staff tecnico, ingegnere di infrastruttura
Odyssey
- Tipo di contratto
- Tempo pieno
- Luogo
- Zürich
CHI SIAMO
Odyssey https://odyssey.ml è un laboratorio di intelligenza artificiale che fa da pioniere per i modelli del mondo generale: sistemi causali e multimodali che imparano a prevedere e interagire con il mondo su orizzonti lunghi. Questa tecnologia fondamentale promette di rivoluzionare la robotica, la scienza, la sanità, l'istruzione, i giochi, la difesa e molto altro.
I fondatori di Odyssey hanno precedentemente fatto da pionieri per l'applicazione più complessa dell'intelligenza artificiale fisica: le auto a guida autonoma. Hanno ora riunito un team di ricerca di classe mondiale da DeepMind, Tesla, Waymo, Meta, Apple e Wayve, che hanno fatto contributi significativi ai modelli linguistici (DeepMind Gemini), ai modelli video (DeepMind Veo), ai modelli del mondo (Wayve GAIA) e ai sistemi autonomi (Tesla FSD).
Odyssey ha raccolto un capitale di rischio significativo da GV, Amazon, AMD, EQT, NVIDIA, Natural Capital, In-Q-Tel, Elad Gil, Jeff Dean, Guillermo Rauch, Garry Tan, Kyle Vogt e ricercatori da OpenAI, DeepMind, MSL, Recursive e Thinking Machines.
COSA CERCHIAMO
Stiamo cercando un ingegnere che prospera nella costruzione dei motori che rendono possibili la ricerca e i prodotti innovativi. Pensi in sistemi, ami le prestazioni e trai energia dal trasformare i colli di bottiglia teorici in una realtà efficiente e bella. Sei entusiasta di progettare e supportare l'infrastruttura non solo per la scala, ma anche per la velocità, la creatività e la scoperta. Vuoi costruire il substrato di calcolo che consente ai modelli del mondo di Odyssey di immaginare, agire e interagire in tempo reale.
COSA FARAI
- Sviluppa e gestisci la nostra piattaforma di inferenza del modello a bassa latenza, assicurando un'elevata disponibilità, scalabilità e utilizzo efficiente delle risorse per i modelli del mondo di Odyssey.
- Progetta e scala la nostra infrastruttura di elaborazione dei dati core (ad esempio Flyte, Ray con k8s) per gestire dataset su scala di petabyte.
- Progetta, costruisci e mantieni i nostri cluster di addestramento su larga scala basati su GPU per il deep learning, concentrandoti sull'usabilità, sul throughput elevato e sull'affidabilità.
- Automatizza la provisionazione, la configurazione, il monitoraggio e l'allarme dell'infrastruttura utilizzando i principi di Infrastructure as Code (IaC).
- Guida l'ottimizzazione delle prestazioni, l'ottimizzazione dei costi e i miglioramenti dell'affidabilità in tutta la pila.
- Collabora strettamente con ricercatori e sviluppatori di prodotti per comprendere le loro esigenze, ottimizzare i loro flussi di lavoro e migliorare l'usabilità della piattaforma.
CHI SEI
- Motivato dalla costruzione per la frontiera: vuoi plasmare la fondazione del calcolo e dell'infrastruttura di un laboratorio che ridefinisce come le persone creano e interagiscono con i media.
- Solide competenze di programmazione (ad esempio Python, Go o simili) e una solida comprensione delle migliori pratiche di ingegneria del software.
- Esperienza approfondita e pratica con la containerizzazione (ad esempio Docker), l'orchestrazione dei container (Kubernetes) e l'Infrastructure as Code (Terraform).
- Esperienza provata nella costruzione e gestione di sistemi distribuiti su larga scala con carichi di lavoro computazionali GPU (ad esempio piattaforme di calcolo, pipeline di dati o servizi ad alta disponibilità).
- Esperienza nel progettare l'infrastruttura per i carichi di lavoro di ML dove le prestazioni, il parallelismo e il movimento dei dati sono critici.
- Una mentalità collaborativa e ottime competenze di comunicazione, con una passione per la costruzione di piattaforme friendly per gli sviluppatori.
Tradotto automaticamente dall’originale.
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