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Figure

Engenheiro de Inferência e Aceleração de IA Staff

PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

A Figure é uma empresa de robótica de IA que desenvolve robôs humanoides autônomos de uso geral. O objetivo da empresa é fornecer robôs humanoides com inteligência de nível humano. Seus robôs são projetados para realizar uma variedade de tarefas em ambientes domésticos e comerciais. A Figure está sediada em San Jose, CA.

Estamos em busca de um Engenheiro de Inferência e Aceleração de IA Staff para integrar a equipe de Software de Plataforma e ser responsável pela arquitetura de inferência embarcada dos robôs humanoides da Figure. Você será a autoridade técnica sobre como as cargas de trabalho de IA são mapeadas, otimizadas e executadas no hardware de computação do robô, reduzindo o consumo de energia e os custos, ao mesmo tempo em que atende aos rigorosos requisitos de latência e confiabilidade de um sistema autônomo em tempo real.

Responsabilidades

  1. Ser responsável pela arquitetura de inferência embarcada, mapeando modelos para os aceleradores disponíveis (NPU, GPU, DSP, CPU) com base em orçamentos de latência, energia e memória.
  1. Particionar cargas de trabalho de inferência entre recursos de computação heterogêneos, equilibrando o desempenho em tempo real com restrições de energia e térmicas.
  1. Definir e manter um orçamento de computação em nível de sistema para todas as tarefas de inferência executadas no robô.
  1. Avaliar hardware de aceleração de próxima geração e contribuir para a definição dos requisitos futuros da plataforma de computação.
  1. Otimizar cadeias de ferramentas de inferência de ponta a ponta, desde a exportação do modelo até a execução em tempo de execução, para o hardware de destino.
  1. Aplicar quantização (INT8, INT4, precisão mista), poda, fusão de operadores e outras técnicas de compressão para reduzir a pegada de computação, memória e energia.
  1. Analisar pipelines de inferência para identificar e eliminar gargalos em latência, largura de banda de memória e consumo de energia.
  1. Otimizar o agendamento de kernels, layout de memória e movimentação de dados em toda a hierarquia de computação.
  1. Trabalhar em estreita colaboração com a equipe de IA/ML para definir restrições de arquitetura de modelo que sejam compatíveis com o hardware desde o início.
  1. Colaborar com a equipe de Software de Plataforma na integração em tempo de execução, agendamento e gerenciamento de energia.
  1. Envolver-se com fornecedores de silício e equipes de pesquisa para acompanhar o cenário de aceleradores e influenciar os roteiros de hardware.

Requisitos

  1. Mestrado ou Doutorado em Engenharia da Computação, Engenharia Elétrica, Ciência da Computação ou área relacionada, ou experiência equivalente na indústria.
  1. Pelo menos 8 anos de experiência na indústria em aceleração de hardware, sistemas de ML ou arquitetura de computação.
  1. Compreensão profunda de inferência de IA/ML, formatos de modelo (ONNX, TFLite, etc.), runtimes de inferência e pipelines de implantação.
  1. Experiência prática na otimização de modelos para hardware de borda ou embarcado usando quantização, poda e ajuste em nível de operador.
  1. Sólida compreensão de arquitetura de computadores, hierarquias de memória, movimentação de dados e computação heterogênea.
  1. Experiência em análise de desempenho e benchmarking de cargas de trabalho de inferência em CPU, GPU, NPU e DSP.
  1. Familiaridade com cadeias de ferramentas de baixo nível e frameworks de compilação (por exemplo, TVM, MLIR, TensorRT, Torch, SNPE/QNN, JAX, CUDA, ROCm).
  1. Sólidas habilidades de engenharia de software em C++ e Python.
  1. Fortes habilidades de comunicação multifuncional, sendo capaz de trabalhar de forma eficaz entre equipes de hardware, software e IA/ML.

Qualificações Bônus

  1. Conhecimento de restrições de sistemas operacionais em tempo real e seu impacto no agendamento de inferência.
  1. Histórico de co-design de arquiteturas de modelos com equipes de ML para atender às restrições de hardware.

A faixa salarial base nos EUA para esta posição em tempo integral é de $180,000 a $275,000 por ano.

A remuneração oferecida para esta posição pode variar com base em vários fatores individuais, incluindo conhecimento, habilidades e experiência relacionados ao cargo. O pacote de remuneração total também pode incluir componentes/benefícios adicionais, dependendo da função específica. Essas informações serão compartilhadas caso uma oferta de emprego seja feita.

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