Kanada
Affirm
Tenstorrent
Forward Deployed Engineer
Kanada
Toronto, Ontario, Kanada · Austin, Texas, Vereinigte Staaten · Santa Clara, California, Vereinigte Staaten
PythonKubernetesC++
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Über die Stelle
Tenstorrent ist führend in der Branche bei modernster KI-Technologie und revolutioniert Leistungserwartungen, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz. Da KI das Computerparadigma neu definiert, müssen Lösungen Innovationen bei Softwaremodellen, Compilern, Plattformen, Netzwerken und Halbleitern vereinen. Unser vielfältiges Team aus Technologen hat von Grund auf eine leistungsstarke RISC-V CPU entwickelt und teilt eine Leidenschaft für KI sowie den tiefen Wunsch, die bestmögliche KI-Plattform zu bauen. Wir schätzen Zusammenarbeit, Neugier und das Engagement, schwierige Probleme zu lösen. Wir erweitern unser Team und suchen Mitarbeiter aller Erfahrungsstufen.
Wir suchen einen Forward Deployed Engineer, der die technischen Ergebnisse der von uns mit unseren Kunden entwickelten KI-Hardwaresysteme verantwortet. Sie arbeiten eng mit den Engineering- und Betriebsteams der Kunden zusammen, um komplette Systeme in Produktions- oder produktionsnahen Umgebungen zum Laufen zu bringen. Diese Ingenieursrolle umfasst Hardware- und Softwareintegration, Bereitstellung, Validierung, Automatisierung, Fehlerbehebung und den laufenden Betrieb. Sie tragen zu Kundenbereitstellungen bei, etablieren zuverlässige Betriebsverfahren und führen Kundensysteme bis zur erfolgreichen Lösung, bis sie wie vorgesehen funktionieren.
Wer Sie sind
Diese Stelle ist hybrid und basiert in Santa Clara, Kalifornien, Austin, Texas oder Toronto, Kanada.
Wir begrüßen Bewerber mit unterschiedlichem Erfahrungsstand für diese Position. Während des Interviewprozesses werden die Kandidaten für das entsprechende Level bewertet, und die Angebote werden an dieses Level angepasst, das von dem in dieser Stellenausschreibung abweichen kann.
Was Sie lernen werden
- Wie Co-Design über KI-Hardware und -Software hinweg Silizium-Fähigkeiten in messbare Latenz- und Durchsatzgewinne übersetzt.
- Wie man disaggregierte Inference-Systeme auf Kubernetes betreibt und dabei Leistung, Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und Kosten in Einklang bringt.
- Wie man KI-Bereitstellungen für Unternehmen von den Anforderungen über Integration, Softwarebereitstellung, Validierung, Produktionsreife bis hin zur laufenden Verantwortung führt.
- Wie Erkenntnisse aus Kundenbereitstellungen und Betrieb Produktverbesserungen und die Plattformausrichtung prägen.
Dieses Stellenangebot steht unter dem Vorbehalt, dass der Bewerber berechtigt ist, auf U.S. exportkontrollierte Technologie zuzugreifen. Aufgrund von U.S.-Exportgesetzen, einschließlich derer, die in den U.S. Export Administration Regulations (EAR) kodifiziert sind, ist das Unternehmen verpflichtet, die Einhaltung dieser Gesetze bei der Übertragung von Technologie an Staatsangehörige bestimmter Länder (wie EAR Country Groups D:1, E1 und E2) sicherzustellen. Diese Anforderungen gelten für Personen mit Sitz in den U.S. und allen Ländern außerhalb der U.S. Da die angebotene Position direkten und/oder indirekten Zugriff auf Informationen, Systeme oder Technologien hat, die diesen Gesetzen unterliegen, kann das Angebot von Ihrem Staatsbürgerschafts-/Daueraufenthaltsstatus oder der Fähigkeit abhängen, eine vorherige Lizenzgenehmigung vom U.S. Handelsministerium oder der zuständigen Bundesbehörde zu erhalten. Sollte eine Beschäftigung aufgrund von U.S.-Exportgesetzen nicht möglich sein, wird jedes Stellenangebot widerrufen.
- Sie übernehmen die Verantwortung für Kundenergebnisse in bereitgestellten Umgebungen durch Integration, Validierung, Produktionsreife und Betrieb.
- Sie verstehen, wie Beschleuniger-Rechenleistung, Speicher und Netzwerktopologie KI-Workloads einschränken, und betrachten Hardware nicht als Blackbox.
- Sie arbeiten direkt mit den Engineering- und Betriebsteams der Kunden zusammen, um deren Umgebung, Einschränkungen und gewünschte Ergebnisse zu verstehen.
- Sie fühlen sich wohl bei der Fehlersuche im gesamten Inference-Stack, von fehlerhaften Anfragen, Kernel-Dispatch, Treibern, Netzwerken bis hin zu Hardwareverhalten.
- Sie automatisieren repetitive Aufgaben und kommunizieren technische Kompromisse klar sowohl mit der Kundenführung als auch mit den Kern-Engineering-Teams.
Was wir benötigen
Mindestanforderung
- Praktische Erfahrung mit Server-Hardware in einer Rechenzentrumsumgebung.
- Erfahrung bei der Fehlerbehebung komplexer Probleme mit Hardware und Software.
- Erfahrung mit Linux-Systemadministration, einschließlich Kenntnissen in der Fehlersuche bei Betriebssystemproblemen.
- Vorerfahrung in einer der folgenden Rollen: Site Reliability Engineer, Systems Engineer, Platform Engineer oder Infrastructure Engineer.
Bevorzugte Anforderung
- Erfahrung in der Arbeit mit und der Fehlerbehebung von GPUs, PCIe-Geräten oder großen Clustern.
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python; C++-Erfahrung ist ein Plus.
- Erfahrung darin, mehrdeutige Anforderungen in produktionsreife Implementierungen, Akzeptanzkriterien, Validierungspläne und Betriebsverfahren umzusetzen.
- Kubernetes- und Linux-Systemadministrationserfahrung im Multi-Node-, HPC- oder KI-Cluster-Maßstab, einschließlich Kubernetes-Orchestrierung.
- Erfahrung mit Observability, Infrastrukturautomatisierung, CI/CD, Release-Engineering und LLM-Support.
- Der Wunsch, in der Region zu reisen, um Bereitstellungen zu unterstützen, ist ein starkes Plus.
Die Vergütung für alle Ingenieure bei Tenstorrent reicht von $100k - $500k, einschließlich Grundgehalt und variabler Vergütungsziele. Erfahrung, Fähigkeiten, Ausbildung, Hintergrund und Standort beeinflussen das tatsächlich unterbreitete Angebot.
Tenstorrent bietet ein äußerst wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und Sozialleistungen, und wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
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