ML Researcher& Engineer
Remote | 150 000 - 180 000 usd gross per year
job format: full time, remote или офис (компания предлагает релокацию в Сербию и Нидерланды, помогает с документами)
level: Senior/Lead
salary: 150 000 - 180 000 usd gross per year
🧠 Исследовательский стартап, который разрабатывает foundation-модель для финансовых рынков на стыке LLM и time series в поисках
ML Researcher& Engineer.
Вам предстоит работать в тесной связке с командой Low-Level инженеров, разрабатывающей технологию компилятора на основе искусственного интеллекта, которая переводит и оптимизирует код для новых аппаратных архитектур. Вы объедините модели ML, RL и foundation для создания компиляторов следующего поколения, способных работать с промежуточными представлениями (IRS), такими как MLIR, LLVM IR и Verilog, вдохновленные последними исследованиями в области оптимизации кода на основе LLM.
Научное руководство проектом осуществляет профессор из Université de Montréal и Mila - Quebec AI Institute
🔎 Над какими задачами предстоит работать:
- Создавать компиляторы на основе LLM, которые понимают IR (LLVM, MLIR, CUDA, Verilog) и генерируют оптимизированный низкоуровневый код.
- Использовать результаты последних исследований: SwizzlePerf, COMPASS, Cuda-L1, Metrex, Transformers - эффективные компиляторы, RL для MLIR, CompilerGym и т.д.
- Интегрировать обучение с подкреплением и мета-подсказки для автоматической настройки конвейеров компилятора и оптимизации производительности.
- Разрабатывать и отлаживать базовые модели для анализа кода, используя наборы данных и тесты, такие как Metrex и COMPASS.
- Совместно разрабатывать аппаратно-ориентированные циклы оптимизации, нацеленные на задержку, пропускную способность и энергоэффективность для архитектур, подобных Cornami.
- Прототипировать AI агентов, которые разрабатывают или адаптируют этапы компиляции, исследуя многоцелевые компромиссы (скорость, площадь, энергопотребление).
Must have:
- Опыт работы с LLM в контексте кодогенерации или компиляторов (одно из направлений обязательно, оба - преимущество).
- Ищем с бэкграундом и ресечера и инженера: будет много задач на проведение ресерча, формулирование гипотез, проверку и адаптацию решений.
- Навык написания стабильного продакшен-кода.
- Уверенное понимание работы ML-фреймворков (PyTorch / TensorFlow) и принципов их взаимодействия с железом.
- Готовность к плотному взаимодействию с командой low-level инженеров.
Nice to have:
- Глубокие знания в области компиляторов, промежуточных представлений (IR) и трансляции кода.
- Практический опыт применения LLM для ускорения разработки или исследований.
- Опыт низкоуровневой разработки под специализированное железо.
- Способность мыслить продуктово: понимать, как ресерч-концепции масштабируются в реальные инженерные решения
Для отклика пишите: @sobolevavalery
