Software Engineering Manager, ML/AI Frameworks

В Meta мы являемся пионерами на пути к следующей технологической революции. Команда Meta Training & Inference Accelerator (MTIA) Software находится на передовой, улучшая фреймворки ИИ для повышения эффективности операций Meta в области глубокого обучения и машинного обучения. Используя нашу специализированную аппаратную обеспечивающую систему ускорения ИИ MTIA, мы обеспечиваем высокую производительность и адаптируемость.

В настоящее время мы ищем Менеджера Инженеров ПО для руководства нашей командой инженеров ядра. Эта роль сосредотачивается на продвижении прогресса и инноваций в наших библиотеках глубокого обучения, специально адаптированных для аппаратного обеспечения ускорителя ИИ MTIA. Если вы готовы возглавить передовую команду в динамичной и трансформационной отрасли, мы хотели бы услышать от вас!

• Расширить и руководить командой экспертов, специализирующихся на разработке ядер высокопроизводительного глубокого обучения.
• Повысить взаимодействие и отношения с клиентами и коллегами по команде, обеспечивая успех межфункциональных проектов.
• Стратегически развивать видение и направление для команды, одновременно преодолевая ежедневные тактические вызовы.
• Поддерживать осведомленность о деятельности по разработке программного обеспечения в своей команде, помогать в преодолении технических препятствий и участвовать в принятии проектных решений.

• Доказанный опыт в разработке ядер глубокого обучения с использованием ЦП, ГП или ускорителей ИИ.
• Более двух лет опыта управления в руководстве многообразными командами инженеров ядра.
• Значительный опыт совместной работы с командами по аппаратному обеспечению или фреймворками/компиляторами ИИ.
• История успешного набора персонала, создания команд, организационного структурирования и управления производительностью.

• Экспертные знания в области ускорения библиотек на аппаратном обеспечении ИИ, таких как cuBLAS, cuDNN, CUTLASS, HIP, ROCm и т. д.
• Опыт работы с различными моделями программирования для высокопроизводительных вычислений, такими как программирование на GPU CUDA, OpenCL или OpenMP.
• Знакомство с архитектурами аппаратного обеспечения, включая Intel SIMD, ГП, RISC-V и ускорители МО.