Workload Engineer

Wymagania

• Wykształcenie wyższe (informatyka, matematyka lub kierunki pokrewne)
• Minimum 5 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub pracy z modelami AI
• Bardzo dobre umiejętności programowania w Pythonie i C++
• Znajomość architektur modeli AI, szczególnie dużych modeli językowych (LLM)
• Doświadczenie w optymalizacji wydajności, efektywności pamięciowej oraz wykonywania równoległego
• Angielski na poziomie min B2 - międzynarodowy team 
• Umiejętność pracy zespołowej i skutecznej komunikacji

Mile widziane

• Doświadczenie z frameworkami AI: PyTorch, JAX, TensorFlow
• Praktyka w programowaniu GPU (CUDA, OpenCL) lub w systemach równoległych
• Wiedza dotycząca optymalizacji wydajności oraz skalowania obciążeń AI
• Znajomość systemów rozproszonych i środowisk wdrożeniowych
• Zrozumienie architektur mikroprocesorów lub układów scalonych

Workload Engineer (C++ / Python / LLM / AI)

• Lokalizacja biura: Gdańsk 
• Forma zatrudnienia: Umowa o pracę 25 000 - 35 000 zł brutto / długoterminowo, bezpośrednio u klienta
• Branża: Półprzewodniki / Zaawansowane systemy AI

Prosimy o CV w j. angielskim 

Opis stanowiska

Poszukujemy Workload Engineera, który będzie odpowiedzialny za pracę nad najnowszymi obciążeniami AI uruchamianymi na autorskiej platformie sprzętowej i programowej. W tej roli będziesz przekładać złożone architektury modeli na zoptymalizowane, stabilne i efektywne obciążenia oraz współpracować z zespołami odpowiedzialnymi za hardware, kernel, kompilator i runtime.

Twoje zadania

• Analiza architektury modeli AI oraz przekształcanie ich w wykonywalne, wysoko wydajne obciążenia na nowym stosie systemowym
• Projektowanie i implementacja modułów oraz komponentów optymalizacyjnych dla frameworków AI
• Zapewnienie, że obciążenia spełniają rygorystyczne normy dotyczące wydajności, dokładności, skalowalności i niezawodności
• Ścisła współpraca z zespołami odpowiedzialnymi za sprzęt, jądro systemu, kompilatory i warstwę wykonawczą
• Wsparcie procesu dostarczania kompleksowych rozwiązań end-to-end