Research Intern - Machine Learning Acceleration (PhD)

Dołącz do naszego innowacyjnego zespołu w Meta: Dostępna rola stażysty badawczego - Przyśpieszenie uczenia maszynowego (PhD)

W Reality Labs (RL), wizjonerskim oddziale Meta, jesteśmy zaangażowani w zmienianie sposobu, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z technologią. Dzięki przełomowym osiągnięciom w rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR), pionierujemy przyszłość, w której światy cyfrowe i fizyczne bezproblemowo się przeplatają. Nasz zespół Meta Silicon wykorzystuje niestandardowe układy scalone, aby zwiększyć wydajność obliczeniową i efektywność energetyczną, ustanawiając nowe standardy w wizji komputerowej, uczeniu maszynowym, mieszanym świecie rzeczywistym i innych dziedzinach.

Jako stażysta ds. badawczych skupiający się na przyspieszeniu uczenia maszynowego, znacząco wpłyniesz na efektywność przyspieszenia sprzętowego dla algorytmów ML skoncentrowanych na wizji komputerowej i przetwarzaniu obrazów w urządzeniach AR i VR. Rola ta oferuje możliwość współpracy w różnorodnych zespołach w celu optymalizacji systemów produkcyjnych i kształtowania przyszłych osiągnięć technologicznych.

• Współpraca z architektami komputerowymi i inżynierami w celu mapowania i optymalizacji obciążeń pracy ML na różnych platformach.
• Angażowanie się w projektowanie współdzielone oprogramowania i sprzętu w celu zwiększenia wydajności i efektywności energetycznej.
• Rozwijanie wydajnych jąder w C/C++ i dostosowywanie specyficznych dla domeny kompilatorów.
• Bycie na bieżąco z najnowszymi badaniami (SOTA) i integrowanie najnowocześniejszych technik do naszych produktów.
• Analiza wydajności sprzętu, identyfikowanie i adresowanie wąskich gardeł w środowiskach rzeczywistych i symulowanych.

• Zaawansowane studia w dziedzinie informatyki, inżynierii elektrycznej lub pokrewnej.
• Doświadczenie w Pythonie lub podobnym języku skryptowym oraz znajomość frameworków ML, takich jak PyTorch lub TensorFlow.
• Udowodnione doświadczenie w projektowaniu oprogramowania i programowaniu w C/C++.
• Mocne zrozumienie architektury komputerowej i jej wpływu na wydajność.
• Możliwość legalnej pracy w miejscu zatrudnienia bez potrzeby sponsorowania.

• Praktyczne doświadczenie z akceleratorami sprzętowymi, takimi jak GPU, CPU, DSP lub niestandardowe ASIC.
• Głęboka wiedza na temat algorytmów uczenia maszynowego i wizji komputerowej, w tym optymalizacje i kompilatory do głębokiego uczenia.
• Biegłość w profilowaniu i debugowaniu kodu, szczególnie w kontekście ML.
• Chęć do zaangażowania w współpracę i środowiska zespołowe o różnorodnej kulturze.

Meta oferuje konkurencyjne wynagrodzenie w przedziale od