Ingeniero de Investigación, Diseño de Chips

En Google DeepMind, valoramos la diversidad de experiencia, conocimiento, antecedentes y perspectivas y aprovechamos estas cualidades para tener un impacto sobresaliente. Estamos comprometidos con la igualdad de oportunidades de empleo independientemente del sexo, raza, religión o creencias, origen étnico o nacional, discapacidad, edad, ciudadanía, estado civil, estado de pareja de hecho o civil, orientación sexual, identidad de género, embarazo, o condición relacionada (incluyendo la lactancia materna) o cualquier otra base protegida por la ley aplicable. Si tienes alguna discapacidad o necesidad adicional que requiera un acomodo, no dudes en informarnos.

Este puesto puede estar basado en Mountain View, San Francisco, Londres o París.

Resumen

En Google DeepMind, tendrás la oportunidad de revolucionar la IA aplicando poderosas IA al diseño de chips. Desarrollamos avances de investigación que impactan los diferentes productos de Google. ¡Estaremos habilitando los modelos de IA más sofisticados que funcionan en los chips más avanzados!

Sobre nosotros

Desarrollamos y aplicamos métodos y modelos de IA de vanguardia para el diseño de chips en colaboración con equipos de investigación y de producto en Google. La misión de nuestro equipo es "Explorar nuevos espacios y traer de vuelta los aprendizajes para lograr avances".

Nuestro equipo está compuesto de investigadores, ingenieros de investigación e ingenieros de software que ya han tenido un gran impacto en productos reales a través de avances en investigación. Trabajamos en iluminar el camino de nuevas ideas que pueden convertirse en nuevos productos. Trabajamos estrechamente con ingenieros de hardware y arquitectos para poder llevar ideas novedosas a productos reales.

Recientemente participamos en y ganamos el Concurso de Programación IWLS 2023 generando nuevos circuitos desde cero utilizando Deep Learning, Recocido Simulado y Aprendizaje por Refuerzo.

En GDM, hemos construido una cultura y ambiente de trabajo sobresalientes donde la investigación ambiciosa a largo plazo centrada en problemas reales puede florecer.

El rol

Como parte de nuestro equipo, tendrás oportunidades de avanzar en la investigación de la IA para el Diseño de Chips para habilitar capacidades revolucionarias y ser pionero en productos de próxima generación en colaboración con las principales áreas de productos.

Hay muchas oportunidades fundamentales para la investigación y para un aterrizaje de productos transformadores, incluyendo pero no limitándose a:

• Llevar modelos y tecnologías ML sofisticados al Diseño de Chips.
• Desarrollar avances que tendrán un impacto significativo para Google, ¡y para toda la industria del diseño de chips!
• Usar modelos LLM y de transformador para acelerar el diseño de chips.
• Abordar algunas de las tareas más complejas en el Diseño de Chips (verificación, generación de RTL, modelado de PPA, ...)

Responsabilidades clave:

• Contribuir y conducir ML para Verificación y generación de RTL.
• Arquitecturar, guiar y evaluar diseños, algoritmos y soluciones, escribiendo código de desarrollo para resolver problemas ambiguos.
• Identificar problemas de investigación impactantes sin resolver en el Diseño de Chips, inspirados por las necesidades reales actuales y futuras.
• Definir el alcance, planear y organizar a otros hacia metas comunes.
• Amplificar el impacto al generalizar soluciones en bibliotecas reutilizables para muchos casos de uso. Compartir conocimientos a través de publicaciones, código abierto y educación.

Sobre ti

Para prepararte para el éxito en este rol, buscamos las siguientes habilidades y experiencia:

• Doctorado en Ciencias de la Computación o campo cuantitativo relacionado, o B.S./M.S. con más de 5 años de experiencia relevante.
• Experiencia en ML, especialmente ML para hardware, ML para compiladores o ML para optimización.

Además, lo siguiente sería una ventaja:

• Experiencia o interés en Diseño de Chip & Hardware, especialmente en la automatización del Diseño de Chips.
• Experiencia con JAX, TensorFlow, PyTorch o similar. Desarrollado y mantenido infraestructura de Machine Learning.
• Ingeniero/científico de investigación autodirigido que puede impulsar nuevas ideas de investigación desde la concepción, la experimentación, hasta la producción en un panorama rápidamente cambiante.
• Excelencia en el trabajo en equipo y colaboraciones entre equipos.
• Experiencia de investigación sólida y publicaciones en Aprendizaje Automático, Aprendizaje por Refuerzo, Diseño de Chip & Hardware o campos relacionados.

Las solicitudes se cierran a las 5 pm GMT el viernes 3 de noviembre.