Research Intern - Machine Learning Acceleration (PhD)

Job expired!

Присоединяйтесь к нашей инновационной команде в Meta: Вакансия стажера-исследователя в области ускорения машинного обучения (PhD) открыта

В Reality Labs (RL), визионерском подразделении Meta, мы посвящены преображению способов взаимодействия людей с технологиями. Благодаря прорывным достижениям в области дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR), мы становимся пионерами будущего, в котором цифровой и физический миры переплетаются нераздельно. Наша команда Meta Silicon использует заказные микросхемы для повышения производительности вычислений и энергоэффективности, устанавливая новые стандарты в области компьютерного зрения, машинного обучения, смешанной реальности и многом другом.

В роли стажера-исследователя, сосредоточенного на ускорении машинного обучения, вы значительно повлияете на эффективность аппаратного ускорения для алгоритмов ML, ориентированных на компьютерное зрение и обработку изображений в устройствах AR и VR. Эта роль предоставляет возможность сотрудничать с разнообразными командами для оптимизации производственных систем и формирования будущих технологических достижений.

  • Взаимодействовать с архитекторами компьютеров и инженерами для картографирования и оптимизации нагрузок ML на различных платформах.
  • Участвовать в совместном проектировании программного и аппаратного обеспечения для повышения производительности и энергоэффективности.
  • Разрабатывать высокопроизводительные ядра на C/C++ и адаптировать специализированные компиляторы.
  • Следить за передним краем исследований и интегрировать передовые техники в наши продукты.
  • Анализировать производительность аппаратного обеспечения, выявляя и решая узкие места в реальных и симулированных средах.
  • Степень магистра или кандидата наук в области информатики, электротехники или смежной области.
  • Опыт работы с Python или аналогичными скриптовыми языками и знакомство с ML-фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow.
  • Доказанный опыт проектирования программного обеспечения и программирования на C/C++.
  • Прочное понимание архитектуры компьютера и ее влияния на производительность.
  • Возможность легально работать в месте занятости без спонсорства.
  • Практический опыт работы с ускорителями аппаратного обеспечения, такими как GPU, CPU, DSP или заказные ASIC