TPU/JAX ML Performance Engineer

TPU/JAX ML Performance Engineer

Zürich 81000 - 99000 CHF / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Optimiere JAX-Workloads auf TPUs und entwickle leistungsstarke Kerne.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit Fokus auf Storytelling.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und verbessere große Projekte.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ML und Programmierung, Teamarbeit und Experimentierfreude.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 CHF pro Jahr.

Pageshift sucht einen spezialisierten Ingenieur, um lange JAX-Workloads auf TPUs zu profilieren und zu optimieren, mit Fokus auf das Verhalten von XLA und die Entwicklung von Pallas-Kernen. Sie werden Kerne implementieren und abstimmen, den Speicher und die Shardung profilieren sowie Änderungen benchmarken, um Verbesserungen mit Daten zu validieren und zur Effizienz von großangelegten KI-Erzähl-Workloads beizutragen.

Sie werden mit Forschern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um an Leistungsoptimierungen zu iterieren, und eine experimentelle Denkweise sowie starke Fähigkeiten mitbringen.

TPU/JAX ML Performance Engineer Arbeitgeber: Pageshift

Pageshift ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Sie als TPU/JAX ML Performance Engineer an der Spitze der KI-Technologie arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit fördern wir kreatives Denken und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Unsere Lage ermöglicht es Ihnen, Teil eines engagierten Teams zu sein, das an bedeutenden Projekten arbeitet und gleichzeitig von den Vorteilen einer lebendigen Gemeinschaft profitiert.

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Kontaktdaten:

Pageshift Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um TPU/JAX ML Performance Engineer mit Bravour zu bestehen

Profiling von JAX Workloads
Optimierung von TPUs
XLA Verhalten
Entwicklung von Pallas Kernen
Implementierung und Feinabstimmung von Kernen
Speicherprofilierung
Sharding-Optimierung