Estados Unidos
Startekk Inc
Mythic
Engenheiro(a) de Sistemas Sênior - Processamento de Sinais, Algoritmos e Caracterização
Estados Unidos
Austin, Texas, Estados Unidos · Palo Alto, California, Estados Unidos
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Mythic está construindo o futuro da computação de IA com tecnologia analógica inovadora que oferece 100× o desempenho de sistemas digitais tradicionais com o mesmo consumo de energia e custo. Isso possibilita modelos maiores e mais capazes, e aplicações mais rápidas e responsivas — seja em dispositivos de ponta como drones, robótica e sensores, ou em ambientes de nuvem e data center. Nossa tecnologia impulsiona tudo, desde modelos de linguagem grandes e CNNs até processamento avançado de sinais, e é projetada para operar de –40 °C a +125 °C, tornando-a ideal para os setores industrial, automotivo, aeroespacial e de defesa. Levantamos mais de US$ 100 milhões de investidores de classe mundial, incluindo Softbank, Threshold Ventures, Lux Capital e DCVC, e garantimos contratos com clientes de vários milhões de dólares em múltiplos mercados.
O hardware de computação analógica da Mythic é uma integração massiva de componentes analógicos e digitais em um único chip, com múltiplos estágios digitais e analógicos em cascata. O átomo fundamental de computação é um produto vetorial processado inteiramente no domínio analógico. Portanto, imperfeições analógicas como não linearidade de ADC/DAC e ruído de peso impactam diretamente a precisão da operação de multiplicação vetorial. Técnicas de mitigação para essas imperfeições, portanto, tornam-se críticas e são o domínio em que o Engenheiro de Sistemas atua. Assim, a função de Engenheiro de Sistemas se alinha diretamente com habilidades de RF baseband, design de sistemas de comunicação digital de alta velocidade e sensoriamento de RF — pense em Wi-Fi, SerDes, gigabit Ethernet e processamento de sinais de sensores. \n
Na Mythic, nos orgulhamos de criar uma cultura onde todos os funcionários se sentem valorizados e apreciados pelas diversas perspectivas e origens que trazem para a equipe. Nosso objetivo é contratar pessoas inteligentes, dar-lhes os recursos de que precisam para fazer bem o seu trabalho e, em seguida, deixar o resto com elas. Celebramos as diferenças individuais e incentivamos as pessoas a se sentirem confortáveis em trazerem suas versões autênticas para o trabalho. No final do dia, estamos comprometidos em construir uma força de trabalho diversificada onde todos se sintam pertencentes.
Mythic é um empregador que oferece igualdade de oportunidades e ação afirmativa. Garante igualdade de oportunidades de emprego sem discriminação ou assédio com base em raça, cor, religião, sexo (incluindo gravidez, parto ou condições médicas relacionadas), orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, idade, deficiência, origem nacional, estado civil ou de parceria doméstica/civil, informações genéticas, status de cidadania, status de veterano ou qualquer outra característica protegida por lei.
A equipe de Engenharia de Sistemas
- Fica na interseção de IA, Firmware e Producização de Silício Analógico,
- Modela efeitos analógicos e seu impacto no desempenho da rede neural.
- Desenvolve soluções baseadas em processamento de sinais para mitigar o impacto de imperfeições analógicas na precisão da rede neural.
- Trabalha de forma multifuncional para validar, depurar e otimizar o hardware de computação analógica.
- Contribui para o design de hardware de próxima geração.
- Realiza o bring-up de novo silício, caracteriza o desempenho do silício e desenvolve abordagens eficazes para triagem de silício.
- Constrói frameworks para captura de dados em larga escala e análise estatística de erros para computação analógica no domínio de simulação e em hardware de silício real.
O que você fará
- Gerenciar vários aspectos de algoritmos e blocos DSP que otimizam o desempenho da tecnologia única de computação-em-memória analógica da Mythic do conceito à implantação para o cliente. Isso inclui loops de calibração, compensação de não linearidade, correção de offset e estimativa de erros residuais.
- Trabalhar com as equipes de treinamento de modelos, compiladores e firmware para produzir esses algoritmos.
- Escrever e modificar firmware conforme necessário para produzir/depurar algoritmos.
- Melhorar continuamente a fidelidade do nosso ambiente de modelagem e simulação para prever melhor o desempenho do silício.
- Correlacionar erros vistos no silício com modelos de simulação e contribuir para a melhoria da fidelidade de nossos modelos para computação analógica.
- Desenvolver frameworks Python para coleta de dados, análise de erros e quantificar o impacto de imperfeições analógicas na precisão da rede neural.
- Bring-up de silício, Caracterização e Otimização de Desempenho.
Requisitos mínimos
Este é o histórico que você precisa ter
- Bacharelado em Engenharia Elétrica, Engenharia da Computação, Matemática, Física ou área relacionada.
- Pelo menos 5 anos de experiência em produção de DSP ou engenharia de RF baseband (< 3 anos se Ph.D ou M.S.)
- Forte familiaridade com codificação Python em produção, incluindo programação orientada a objetos e/ou funcional.
- Forte familiaridade com conceitos centrais de DSP, incluindo análise no domínio da frequência, filtragem, processamento estatístico de sinais e teoria de estimação.
- Histórico comprovado de envio de silício com subsistemas DSP ou RF/Analógico.
- Compreensão de conceitos de álgebra linear, incluindo matemática de matrizes e regressão linear.
- Conforto com coleta e processamento de sinais em larga escala.
- Compromisso com a qualidade e excelência em engenharia.
- Fortes habilidades de comunicação.
O seguinte seria bom ter
- MS/PhD em Engenharia Elétrica, Ciência da Computação, Matemática, Física ou área relacionada.
- Experiência com calibração de RF e bring-up de silício no espaço de comunicação de alta velocidade.
- Forte familiaridade com NumPy/SciPy (ou experiência com Numpy e forte familiaridade com MATLAB para DSP).
- Familiaridade com arquiteturas de redes neurais de ponta. \n
$150,000 - $275,000 por ano
A remuneração é baseada em uma variedade de fatores, incluindo, mas não se limitando a: localização, educação e anos de experiência. \n
Aguardamos com expectativa a análise da sua candidatura!
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