États-Unis
CONCEPT SOLUTIONS LLC
OpenAI
Ingénieur Logiciel, Infrastructure de Calcul
À distanceÉtats-Unis
San Francisco, California, États-Unis
KubernetesGo
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À propos de l'équipe
Compute Infrastructure construit la plateforme qui transforme d'énormes quantités de calcul en un moteur fiable pour l'IA de pointe. Nous concevons, provisionnons, planifions, opérons et optimisons les systèmes qui connectent les accélérateurs, les CPU, les réseaux, le stockage, les centres de données, les logiciels d'orchestration, l'infrastructure des agents, les outils de développement et l'observabilité en une expérience cohérente pour les chercheurs et les équipes produit.
Notre travail couvre l'ensemble de la pile : planification de la capacité et cycle de vie des clusters, automatisation bare-metal, systèmes distribués, Kubernetes et planification, optimisation profonde des systèmes, réseaux haute performance, stockage, santé de la flotte, fiabilité, profilage des charges de travail, benchmarking, et l'expérience développeur qui permet aux équipes d'utiliser d'énormes systèmes de calcul en toute confiance. À cette échelle, de petites améliorations dans la communication, la planification, l'efficacité matérielle ou les flux de travail de débogage peuvent se traduire par une vélocité de recherche significative. Nous recrutons pour l'ensemble de Compute Infrastructure plutôt que pour une seule équipe restreinte, et nous utilisons cette ouverture de poste pour associer des ingénieurs solides aux problèmes où ils peuvent avoir le plus d'impact.
À propos du poste
Nous recherchons des ingénieurs qui souhaitent construire la plateforme de calcul derrière la recherche et les produits de OpenAI. Vous n'êtes peut-être pas le plus fort en systèmes bas niveau, en calcul haute performance, en infrastructure distribuée, en fiabilité, en CaaS, en infrastructure d'agents, en plateformes de développement, en outillage, ou en expérience utilisateur autour de l'infrastructure. Ce qui compte, c'est que vous puissiez raisonner avec soin sur des systèmes complexes, écrire des logiciels durables et élever la qualité et la vélocité des personnes autour de vous.
Selon votre expérience et vos intérêts, vous pourriez travailler au plus près du matériel, au plus près des utilisateurs, sur l'infrastructure CaaS et agents, ou sur les plans de contrôle et les plans de données intermédiaires. Vous pourriez aider à mettre en ligne de nouvelles capacités de supercalcul, optimiser les charges de travail d'entraînement à partir de traces de profileurs et de benchmarks, améliorer le comportement de NCCL et de la communication collective, raisonner sur les GPU, les NIC, la topologie, le firmware, la thermique, et les modes de défaillance, ou concevoir des abstractions qui font que les clusters hétérogènes ressemblent à une plateforme cohérente.
Nous n'attendons pas de tous les candidats qu'ils aient travaillé à toutes les couches. Certains ingénieurs approfondiront la performance des systèmes, le comportement du noyau ou du runtime, les protocoles réseau à grande échelle, RDMA, NCCL, le comportement du matériel GPU, le benchmarking, la planification, ou la fiabilité matérielle ; d'autres rendront la plateforme plus utilisable grâce aux APIs, aux outils, aux flux de travail et à l'expérience développeur. Le fil conducteur est un jugement d'ingénierie solide et l'enthousiasme à rendre les systèmes de calcul énormes plus rapides, plus fiables et plus faciles à utiliser.
Il s'agit d'une ouverture générale pour Compute Infrastructure. Nous considérerons les candidats pour des équipes au sein de Compute Infrastructure et vous associerons en fonction de vos forces, des problèmes qui vous motivent et de l'endroit où les besoins en infrastructure sont les plus élevés.
Où vous pourriez travailler
- Compute Foundations : Construire les primitives de plateforme bas niveau qui rendent le matériel hétérogène, les fournisseurs et les centres de données répétables, automatisables et exploitables à grande échelle.
- Fleet / Orchestration : Transformer la capacité brute en clusters et systèmes de planification fiables et efficaces que les chercheurs et les équipes produit peuvent utiliser avec un minimum de friction et une excellente expérience.
- Core Network Engineering : Construire et opérer les fabrics réseau haute performance, les protocoles et l'observabilité nécessaires pour les charges de travail d'entraînement et de service les plus importantes.
- Hardware Health and Observability : Détecter, diagnostiquer, corriger et prévenir les problèmes de santé matérielle et de flotte afin que le calcul utilisable reste élevé sur tous les fournisseurs et générations d'accélérateurs.
- Storage : Construire des abstractions de stockage évolutives, performantes et durables qui empêchent le mouvement des données et l'accès au stockage de devenir un goulot d'étranglement pour la recherche ou les produits.
- Agent Infrastructure : Construire une infrastructure d'exécution sandboxée pour les charges de travail agentiques dans la recherche et la production, avec une isolation, une fiabilité et une échelle fortes.
Dans ce rôle, vous :
- Construirez et optimiserez en profondeur des logiciels système fiables pour des systèmes de calcul à grande échelle qui exécutent certaines des charges de travail d'IA les plus exigeantes au monde.
- Concevrez et opérerez l'infrastructure couvrant les accélérateurs, les CPU, les NIC, les commutateurs, les protocoles réseau, le stockage, les centres de données, l'orchestration de clusters, la planification et la santé de la flotte.
- Profilerez, benchmarkerez et optimiserez les charges de travail d'entraînement sur les goulots d'étranglement du calcul, de la mémoire, du stockage, du réseau, de NCCL et de la communication collective, et de la planification de clusters.
- Créerez une automatisation consciente du matériel qui rend le provisionnement, les mises à niveau de firmware et de pilotes, la réponse aux incidents et les opérations quotidiennes plus rapides et moins sujettes aux erreurs.
- Construirez des outils CaaS, d'infrastructure d'agents, de profilage, d'observabilité, de benchmarking et des plateformes qui aident les chercheurs, les ingénieurs produit et les opérateurs à lancer, déboguer et optimiser les charges de travail avec moins de friction.
- Transformerez les leçons opérationnelles en meilleurs systèmes, abstractions plus solides et limites de responsabilité plus claires entre les équipes.
- Collaborerez avec les équipes de recherche, d'ingénierie, de sécurité, de réseau, de matériel et de centres de données pour rendre la capacité de calcul plus performante et plus facile à utiliser.
Qualifications
Vous pourriez réussir dans ce rôle si vous :
- Avez construit ou opéré des systèmes distribués, des plateformes d'infrastructure, des environnements de calcul haute performance, des systèmes réseau à grande échelle, des clusters Kubernetes, des outils de développement, ou des systèmes de production avec des exigences de fiabilité exigeantes.
- Aimez travailler sur différentes couches de la pile et êtes à l'aise pour passer du logiciel, du matériel, du réseau, de la performance des systèmes, de la fiabilité et des besoins des utilisateurs.
- Vous souciez de rendre l'infrastructure complexe compréhensible, observable et utilisable pour les personnes qui en dépendent.
- Pouvez diagnostiquer des problèmes difficiles sous une pression opérationnelle réelle tout en investissant dans la qualité d'ingénierie à long terme.
- Aimez créer de l'effet de levier pour les autres, que ce soit par le biais de APIs, d'automatisation, d'outils de débogage, de primitives CaaS et d'infrastructure d'agents, d'améliorations de flux de travail, ou de meilleures abstractions de plateforme.
- Êtes motivé par l'échelle, l'efficacité, la fiabilité et la mesure disciplinée par des benchmarks, des profils et des preuves de production.
- Communiquez clairement, prenez des responsabilités et travaillez bien avec des équipes dont les contraintes et les objectifs diffèrent des vôtres.
- Solides compétences en ingénierie logicielle et expérience dans la construction, l'exploitation ou l'amélioration de systèmes d'infrastructure de production.
- Expérience dans un ou plusieurs domaines pertinents tels que les systèmes distribués, les systèmes d'exploitation, les protocoles réseau, RDMA, NCCL ou la communication collective, le stockage, Kubernetes, la planification, l'observabilité, l'ingénierie de fiabilité, le calcul haute performance, l'infrastructure GPU, CaaS, l'infrastructure d'agents, l'optimisation de performance consciente du matériel, le benchmarking, l'expérience développeur, ou l'outillage d'infrastructure.
- Capacité à déboguer des comportements système complexes à travers les couches logicielles, matérielles, réseau et de charge de travail, puis à transformer les découvertes en améliorations robustes.
- Confort avec l'ambiguïté, forte prise de responsabilité et une préférence pour des solutions pratiques et durables.
- Intérêt à travailler sur une infrastructure qui permet directement la recherche en IA de pointe et l'impact produit.
À propos de OpenAI
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