Vereinigte Staaten
B&A
Ambiq Micro, Inc.
Principal Edge AI Firmware Engineer
Vereinigte Staaten
Austin, Texas, Vereinigte Staaten
PythonC++Rust
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Über uns
Ambiq hat es sich zur Aufgabe gemacht, Intelligenz überall zu ermöglichen – und treibt die KI-Edge-Revolution mit den energieeffizientesten Halbleiterlösungen der Welt voran.
Basierend auf unserer proprietären Sub- und Near-Threshold-Technologie liefern unsere Chips vielfache Verbesserungen der Energieeffizienz ohne kostspielige Prozessskalierung. Seit 2010 haben wir über 300 Millionen Einheiten an Kunden ausgeliefert, die intelligentere Wearables, medizinische Geräte, IoT-Produkte und KI-gestützte Edge-Anwendungen entwickeln.
Unsere funktionsübergreifenden Teams umfassen Design, Forschung, Entwicklung, Produktion, Marketing, Vertrieb und Betrieb in Austin, Hsinchu, Shanghai, Shenzhen und Singapur. Wir arbeiten schnell, lösen schwierige Probleme und schaffen Raum für persönliches Wachstum durch komplexe, bedeutungsvolle Arbeit, die die Zukunft der Technologie gestaltet.
Wir suchen selbstmotivierte, kreative Problemlöser, die bestrebt sind, technologische Grenzen zu verschieben und einen echten Einfluss auf die Energieeffizienz zu nehmen.
Bei Ambiq leben wir nach fünf Werten: Innovieren. Kollaborieren. Fokussieren. Lernen. Erreichen.
Wenn das auf Sie zutrifft, schließen Sie sich uns an – die Revolution der Intelligenz überall beginnt hier.
Aufgabenbereich
Ambiq sucht einen Edge AI Firmware Engineer, der den Embedded-Software-Stack entwickelt und optimiert, der die KI-Echtzeitverarbeitung auf batteriebetriebenen Geräten ermöglicht. Sie entwickeln die KI-Runtimes von Ambiq, leistungsoptimierte Operator-Bibliotheken und Profiling-/Debugging-Tools, die es Kunden ermöglichen, effiziente Inferenz auf ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen.
Während die Cloud das Standard-Zuhause für KI war, ist die nächste Grenze die Verteilung von Intelligenz überall – direkt auf realen Geräten. Edge AI ermöglicht Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, stärkere Privatsphäre, geringere Bandbreitenkosten und zuverlässigen Betrieb auch ohne Konnektivität. Diese Rolle beschleunigt den Wandel hin zu On-Device-Intelligenz in einem schnell wachsenden Ökosystem von Gesundheits- und Fitness-Wearables, Smart Glasses, industriellem IoT und Always-On-Sensoren.
Sie arbeiten eng mit den Plattform-, Silizium- und angewandten ML-Teams – und direkt mit den Kunden – zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Software die maximale Leistung und Energieeffizienz aus der Ambiq-Hardware herausholt und gleichzeitig einfach in Produktions-Embedded-Toolchains integriert werden kann.
Verantwortlichkeiten
- Entwickeln und unterstützen Sie die Embedded-KI-Runtimes von Ambiq (HeliaRT – unser Fork/Erweiterung von TensorFlow Lite für Mikrocontroller – und HeliaAOT) mit Fokus auf Portabilität, Korrektheit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit.
- Implementieren und optimieren Sie ML-Operator-Kernel und Embedded-Bibliotheken für On-Chip-Beschleunigung (DSP, Vektor, NPU), einschließlich HeliaDSP- und HeliaCore-Komponenten.
- Erstellen und pflegen Sie On-Device-Profiling- und Performance-Analyse-Tools, einschließlich Tools, die PMU-Zähler in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.
- Treiben Sie Verbesserungen bei Latenz, Speicherbedarf und Energie (z. B. Joule/Inferenz) durch Analyse von Rechen-/Bandbreiten- und Speicherhierarchien voran.
- Entwickeln Sie Benchmark-Suiten, Mikrobenchmarks und Regressionstests, um numerische Korrektheit zu gewährleisten und Performance-Regressionen zu verhindern.
- Ermöglichen Sie nahtlose Kundenintegration über Embedded-Umgebungen und Toolchains hinweg (Bare Metal, FreeRTOS, Zephyr).
- Verbessern Sie die Speicherplanung/Laufzeiteffizienz und verwalten Sie den Upstream/Fork-Status; veröffentlichen und pflegen Sie kundenorientierte Assets (Dokumente, Anleitungen, Beispiele, Benchmarks).
Qualifikationen
- BS in Elektrotechnik/Computertechnik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet + 12+ Jahre relevante Erfahrung (oder gleichwertige praktische Erfahrung). MS ist ein Plus, insbesondere in den Bereichen eingebettete Systeme, Compiler, Computerarchitektur oder ML-Systeme.
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung, Erstellung und Prüfung von Embedded-Software in C/C++.
- Starke Debugging-Disziplin mit Schwerpunkt auf Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Verhinderung von Performance-Regressionen.
- Solides Verständnis von Rechen-, Speicher- und Bandbreiten-/Cache-Auswirkungen auf deterministische Latenz und Energieeffizienz in eingeschränkten Systemen.
- Fähigkeit zur Interpretation von Hardware-/Software-Dokumentation (Datenblätter, Referenzhandbücher; Schaltpläne sind ein Plus).
- Kenntnisse in Git (oder gleichwertiges Versionskontrollsystem).
- Effiziente Nutzung von KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen zur Steigerung der Produktivität bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der technischen Genauigkeit.
- Erfahrung mit Embedded-Entwicklungsworkflows: Arm-Toolchains, GDB + J-Link/SEGGER-Klasse-Probes und CMake/Make-Build-Systeme.
Sie müssen derzeit in den Vereinigten Staaten für jeden Arbeitgeber berechtigt sein, dort zu arbeiten.
Von Vorteil
- Python für Profiling-/Analysetools, Automatisierung und Entwickler-Utilities.
- Erfahrung mit Rust.
- Vertrautheit mit TensorFlow Lite für Mikrocontroller (oder ähnlichen Embedded-Inferenz-Runtimes).
- Erfahrung in der Optimierung für Embedded-Beschleunigungsziele (z. B. DSP, Vektorerweiterungen, NPU).
- Vertrautheit mit CMSIS-NN, CMSIS-DSP und/oder Vela (oder ähnlichem).
- Arbeitskenntnisse in quantisierter Inferenz (z. B. int8, Per-Channel) und deren Auswirkungen auf das Embedded-Debugging.
- Paketierung/Integration (z. B. CMSIS-Pack/CPM.cmake) und/oder Laborerfahrung (Leistungsmessung/Debugging mit grundlegenden Laborgeräten).
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