Estados Unidos
B&A
Ambiq Micro, Inc.
Ingeniero Principal de Firmware Edge AI
Estados Unidos
Austin, Texas, Estados Unidos
PythonC++Rust
Traducción automática. Consulta el original.
Acerca de la empresa
Ambiq tiene la misión de habilitar la inteligencia en todas partes, impulsando la revolución de la IA en el borde con las soluciones de semiconductores de menor consumo del mundo.
Construidos sobre nuestra tecnología patentada sub-umbral y cerca del umbral, nuestros chips ofrecen mejoras múltiples en la eficiencia energética sin un escalado de proceso costoso. Desde 2010, hemos enviado más de 300 millones de unidades a clientes que crean wearables más inteligentes, dispositivos médicos, productos IoT y aplicaciones de IA en el borde.
Nuestros equipos multifuncionales abarcan diseño, investigación, desarrollo, producción, marketing, ventas y operaciones en Austin, Hsinchu, Shanghái, Shenzhen y Singapur. Nos movemos rápido, abordamos problemas difíciles y creamos espacio para que las personas crezcan a través de un trabajo complejo y significativo que da forma al futuro de la tecnología.
Buscamos solucionadores de problemas creativos y automotivados que estén ansiosos por superar los límites tecnológicos y tener un impacto real en la eficiencia energética.
En Ambiq, vivimos según cinco valores: Innovar. Colaborar. Enfocarse. Aprender. Lograr.
Si te identificas con esto, únete a nosotros: la revolución de la inteligencia en todas partes comienza aquí.
Alcance
Ambiq está buscando un Ingeniero de Firmware Edge AI para construir y optimizar la pila de software integrado que potencia la IA en tiempo real y con batería en el dispositivo. Desarrollarás los tiempos de ejecución de IA de Ambiq, las bibliotecas de operadores críticas para el rendimiento y las herramientas de perfilado/depuración que permiten a los clientes implementar inferencias eficientes en dispositivos con recursos limitados.
Si bien la nube ha sido el hogar predeterminado de la IA, la próxima frontera es distribuir la inteligencia en todas partes, directamente en dispositivos del mundo real. Edge AI permite una capacidad de respuesta en tiempo real, una mayor privacidad, un menor costo de ancho de banda y un funcionamiento fiable incluso sin conectividad. Este puesto ayuda a acelerar el cambio hacia la inteligencia en el dispositivo en un ecosistema en rápida expansión de wearables de salud y fitness, gafas inteligentes, IoT industrial y sensores siempre activos.
Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de plataforma, silicio y ML aplicado, y directamente con los clientes, para garantizar que nuestro software extraiga el máximo rendimiento y eficiencia energética del hardware de Ambiq, al tiempo que sigue siendo fácil de integrar en las cadenas de herramientas integradas de producción.
Responsabilidades
- Desarrollar y dar soporte a los tiempos de ejecución de IA integrados de Ambiq (HeliaRT —nuestra bifurcación/extensión de TensorFlow Lite para Microcontroladores— y HeliaAOT) con enfoque en portabilidad, corrección, rendimiento y usabilidad.
- Implementar y optimizar kernels de operadores de ML y bibliotecas integradas para la aceleración en chip (DSP, vectorial, NPU), incluidos los componentes HeliaDSP y HeliaCore.
- Construir y mantener herramientas de perfilado y análisis de rendimiento en el dispositivo, incluidas herramientas que convierten contadores de PMU en información procesable.
- Impulsar mejoras en la latencia, la huella de memoria y la energía (por ejemplo, julios/inferencia) a través del análisis de la jerarquía de cómputo/ancho de banda y memoria.
- Desarrollar bancos de pruebas, microbenchmarks y pruebas de regresión para garantizar la corrección numérica y prevenir regresiones de rendimiento.
- Permitir una integración fluida del cliente en entornos y cadenas de herramientas integradas (bare metal, FreeRTOS, Zephyr).
- Mejorar la planificación de memoria/eficiencia en tiempo de ejecución y gestionar la salud de las bifurcaciones/upstream; publicar y mantener activos orientados al cliente (documentación, guías, ejemplos, benchmarks).
Cualificaciones
- Grado en Ingeniería Eléctrica/Informática, Informática o campo relacionado + 12+ años de experiencia relevante (o experiencia práctica equivalente). Un máster es una ventaja, especialmente en sistemas integrados, compiladores, arquitectura de computadoras o sistemas de ML.
- Sólida experiencia en el diseño, desarrollo y prueba de software integrado en C/C++.
- Fuerte disciplina de depuración con énfasis en la corrección, reproducibilidad y prevención de regresiones de rendimiento.
- Sólida comprensión de los efectos del cómputo, la memoria y el ancho de banda/caché en la latencia determinista y la eficiencia energética en sistemas restringidos.
- Capacidad para interpretar documentación de hardware/software (hojas de datos, manuales de referencia; esquemas son una ventaja).
- Dominio de Git (o control de versiones equivalente).
- Uso eficiente de herramientas de desarrollo asistidas por IA para mejorar la productividad manteniendo el rigor de ingeniería.
- Experiencia con flujos de trabajo de desarrollo integrado: cadenas de herramientas Arm, GDB + sondas de clase J-Link/SEGGER y sistemas de compilación CMake/Make.
Debe estar actualmente autorizado para trabajar en los Estados Unidos para cualquier empleador.
A tener en cuenta
- Python para herramientas de perfilado/análisis, automatización y utilidades de desarrollador.
- Experiencia con Rust.
- Familiaridad con TensorFlow Lite para Microcontroladores (o tiempos de ejecución de inferencia integrados similares).
- Experiencia en optimización para objetivos de aceleración integrados (por ejemplo, DSP, extensiones vectoriales, NPU).
- Familiaridad con CMSIS-NN, CMSIS-DSP y/o Vela (o similares).
- Conocimiento práctico de inferencia cuantificada (por ejemplo, int8, por canal) e implicaciones de depuración integrada.
- Empaquetado/integración (por ejemplo, CMSIS-Pack/CPM.cmake) y/o experiencia en mediciones de laboratorio (potencia/depuración con herramientas básicas de banco).
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