Deutschland
CHAPTERS Group AG
Tensordyne
Forward Deployed Inference Engineer
Deutschland
Munich, Bavaria, Deutschland
PythonKubernetesRust
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ÜBER TENSORDYNE
Tensordyne entwickelt eine neue Klasse von KI-Inferenzsystemen, die für die hochperformante und energieeffiziente Bereitstellung der anspruchsvollsten generativen KI-Workloads der Welt konzipiert sind.
Unsere Plattform kombiniert speziell entwickelte Siliziumchips, neue KI-Mathematik, optimierte Scale-Up-Netzwerke und Speicherarchitektur zu einem eng integrierten System, das speziell für die groß angelegte KI-Inferenz entwickelt wurde. Wir arbeiten mit Hyperscalern, Neoclouds, Frontier-Modellentwicklern, Unternehmen und Infrastrukturpartnern zusammen, die an der Spitze der KI tätig sind.
Während Tensordyne von der Systementwicklung über die Inbetriebnahme von Siliziumchips, Kundenvalidierung, Beta-Bereitstellungen bis hin zur Produktionsfreigabe übergeht, bauen wir die technische Kundenorganisation auf, die direkt zwischen unseren Entwicklungsteams und den Unternehmen, die die Plattform einsetzen, angesiedelt sein wird.
ROLLENÜBERSICHT
Wir suchen einen Forward Deployed Inference Engineer, der tiefgreifende KI-Systemexpertise mit starken Kundeninstinkten kombiniert. Diese Person wird den Weg von einer kundenbezogenen Workload- oder Modell-Anfrage zu einem technischen Ergebnis und, wo nötig, zu einem optimierten Modell, das erfolgreich auf Tensordyne Hardware und Software läuft, verantworten.
Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Modellarchitektur, Inferenzleistung, Systemoptimierung, Entwickler-Tools und Kundenbereitstellung. Sie werden handfest mit der Entwicklung zusammenarbeiten und gleichzeitig als technische Brücke zu Produkt, BizDev, Vertrieb und Kunden fungieren.
WAS SIE TUN WERDEN *
- Kunden-Workloads durch Profiling & Benchmarking in schnelle, glaubwürdige Leistungsantworten umwandeln. Relevante KPIs definieren, mit wettbewerbsfähigen Baselines vergleichen und unsere Bewertungsmethodik mit externen Benchmarks aktuell halten. *
- Modell-Enablement & Optimierung: Kundenmodelle auf dem Tensordyne Stack konvertieren und in Betrieb nehmen, numerische Qualität validieren, Performance-Engpässe identifizieren und mit Compiler-, Runtime-, Kernel- und Systemteams zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu verbessern. *
- Bereitstellung / Forward Engineering: Direkt mit Kunden und Partnern an technischen Proof-of-Concepts (PoCs), Integration, Bereitstellung und Debugging arbeiten; Anforderungen in messbare Akzeptanzkriterien für Qualität, Latenz, Durchsatz und andere relevante KPIs übersetzen. *
- Die Genauigkeit von Profiling zu Hardware verfolgen, indem Profiling/Simulationsergebnisse kontinuierlich mit tatsächlichen Hardware-Bereitstellungen verglichen werden, wesentliche Lücken erklären und fehlende Fähigkeiten im Compiler, SDK, Inferenzserver, KV-Cache-Management oder angrenzenden Systemen den verantwortlichen Teams melden. *
- Wiederkehrende kundenspezifische Erkenntnisse in wiederverwendbare Tools, Dokumentation, Benchmarks oder Produktverbesserungen umwandeln.
KERNQUALIFIKATIONEN *
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit KI-Modellen und Inferenzsystemen, insbesondere dichten und MoE LLMs (Llama, DeepSeek, Qwen, GPT-OSS, Kimi, GLM) sowie VLM-, Sprach- und Diffusionsmodellen. *
- Starke Python und PyTorch Kenntnisse und die Fähigkeit, Modellcode zu verstehen und zu modifizieren. *
- Erfahrung im Profiling, Benchmarking oder der Optimierung von Modellinferenzen und im Schlussfolgern über Latenz, Durchsatz, Speicher und Auslastung. *
- Starke Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, unklare technische Probleme über Abteilungsgrenzen hinweg zu lösen. *
- Beherrschung der Nutzung von KI-gestützten Entwicklerwerkzeugen (z. B. Claude Code, Cursor).
STARKE PLUSPUNKTE *
- Erfahrung mit LLM Serving- und Deployment-Stacks wie vLLM, SGLang oder ähnlichen Systemen. *
- Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden oder externen technischen Partnern. *
- Erfahrung in der Inbetriebnahme von Modellen auf neuen Beschleunigern oder nicht-standardmäßiger Hardware, einschließlich Performance-Debugging über Framework/Runtime/Hardware-Grenzen hinweg. *
- Praktische Erfahrung mit Produktionsinferenztechniken oder -umgebungen wie Quantisierung, verteilte Inferenz oder Kubernetes. *
- Erfahrung in der Navigation und im Beitrag zu Rust Codebasen.
DIE KULTUR VON TENSORDYNE BASIERT AUF FOLGENDEN WERTEN *
- Menschen an erste Stelle setzen. Wir sind nur erfolgreich, wenn unsere Mitarbeiter erfolgreich sind. *
- Ethik und Integrität immer; Offen, ehrlich und respektvoll gegenüber jedem sein. *
- Groß denken. Ehrgeizig sein und kühne Ziele verfolgen. *
- Exzellenz anstreben. Qualität und Exzellenz zählen bei allem, was wir tun. *
- Verantwortung übernehmen und es erledigen. Ergebnisse zählen! *
- Jeden Einzelnen gemeinsam besser machen, als er es individuell wäre. *
- Die Unterschiede jedes Einzelnen annehmen und akzeptieren, dass es Unterschiede geben wird.
Tensordyne ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir glauben, dass diverse Teams besser gerüstet sind, um komplexe Probleme zu lösen und außergewöhnliche Technologie zu entwickeln. Alle qualifizierten Bewerber erhalten Berücksichtigung für eine Anstellung unabhängig von Alter, Hautfarbe, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand, Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus, Rasse, Religion, Schwangerschaft, sexueller Orientierung oder jedem anderen Merkmal, das durch geltende Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützt ist.
Hinweis für Personalvermittlungsagenturen: Bitte kontaktieren Sie keine Mitarbeiter oder Führungskräfte von Tensordyne bezüglich dieser Stelle. Wir akzeptieren keine unaufgeforderten Lebensläufe von Agenturen und sind nicht verantwortlich für Gebühren, die mit unaufgeforderten Einreichungen verbunden sind.
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