Embedded ML SW Architect -- Snapdragon Mobile (Principal or Director level)
Technology, Data & Digital · Data, AI & Analytics · Machine Learning · Software Engineering
In short
Qualcomm sucht einen erfahrenen Embedded ML SW Architekten für Snapdragon Mobile Produkte. Die Rolle konzentriert sich auf die Softwarearchitektur und das Systemdesign von KI-Anwendungen, die Optimierung von Leistung und Energieverbrauch sowie die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um die neuesten maschinellen Lernlösungen auf der Snapdragon Mobile Plattform voranzutreiben.
Responsibilities
- Entwickeln Sie eine Architektur für komplexe Funktionen und Erlebnisse rund um KI für Snapdragon Mobile Produkte; empfehlen Sie Architekturverbesserungen.
- Recherchieren und arbeiten Sie unabhängig abteilungsübergreifend, um Anforderungen zu definieren. Hands-on Prototypenentwicklung.
- Architektieren Sie Agentic-Erlebnisse auf dem Gerät, einschließlich Kontext- und Speichermanagement, Wahrnehmung (z. B. Bildschirm-/Szenenverständnis, Sensorfusion) und heterogene Rechenplatzierung für LLM/SLM-Workloads unter strengen Energie-, Wärme- und Speicherbudgets.
- Architektieren Sie Closed-Loop-, telemetriegesteuerte Ressourcenplanung für heterogene Rechenleistung (CPU/GPU/NPU) – Neubewertung und Neuplatzierung von Workloads anhand von Live-Energie-, Wärme- und SLA-Signalen, anstatt die Platzierung einmal statisch zu entscheiden.
- Entwerfen Sie Speicher- und Modellzustandslebenszyklusmanagement für die On-Device-LLM/SLM-Bereitstellung – einschließlich KV-Cache und Kontext-State-Caching, Auslagerung, Paging und Wiederverwendung/gemeinsame Nutzung über Sitzungen hinweg unter knappen Gerätespeicherbudgets.
- Bewerten und entwerfen Sie um Speicherbandbreiten- und Datenbewegungsbeschränkungen (z. B. High-Bandwidth Memory, On-Chip-Interconnects), um den erzielbaren KI-Durchsatz und die Effizienz auf eingeschränkter Siliziumbasis zu maximieren.
- Dienen Sie als technischer Experte bei der Entwicklung und Kommerzialisierung von Lösungen; nehmen Sie an Design-Reviews teil und empfehlen Sie Verbesserungen, um die Ausrichtung mit Geschäftszielen und Kundenbedürfnissen sicherzustellen.
- Beeinflussen und verhandeln Sie mit externen Partnern, um Unterstützung für Ideen zu gewinnen und sich auf Projekt- und Subsystemimplementierungspläne und -meilensteine zu einigen, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse aller Stakeholder erfüllt werden.
- Agieren Sie als technischer Experte für KI- und Mobile-Branchentrends, Konkurrenzprodukte und Fortschritte in verschiedenen Ingenieurfeldern; teilen Sie Fachwissen innerhalb und/oder zwischen Teams.
- Nutzen Sie technisches Fachwissen, um Trends zu identifizieren und zukünftige Lösungen zu definieren, indem Sie zu Diskussionen über die kurz- und langfristige strategische Ausrichtung der Produkt-/Technologieroadmaps beitragen.
Requirements
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich und 8+ Jahre Erfahrung in Hardware-Engineering, Software-Engineering, System-Engineering oder verwandten Bereichen.
- ODER Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich und 7+ Jahre Erfahrung in Hardware-Engineering, Software-Engineering, System-Engineering oder verwandten Bereichen.
- ODER PhD in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich und 6+ Jahre Erfahrung in Hardware-Engineering, Software-Engineering, System-Engineering oder verwandten Bereichen.
- Umfangreiche Erfahrung mit mobiler SW-Architektur und -Bereitstellung
- System SW-Leistungsoptimierung
- Benchmarking
- Leistungsaufschlüsselungsanalyse mit CPU, GPU, NPU
- Kenntnisse im Bereich State-of-the-Art-KI in einem oder mehreren der Bereiche Computer Vision, Audio, Generative AI
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sind unerlässlich.
- Ausgezeichnete zwischenmenschliche und Führungsqualitäten sind entscheidend.
Desired Qualifications
- Ausgezeichnetes Verständnis von KI-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch).
- Erfahrung mit großen Sprachmodellen/grundlegenden Modellen und kleinen Sprachmodellen (SLMs), einschließlich LoRA/Adapter-basierter Feinabstimmung und On-Device-Personalisierungstechniken, MCPs sind ein Plus.
- Erfahrung mit Agentic-KI-Architekturen – Planung, Tool-Nutzung/Orchestrierung, Kontext- und Speichermanagement – und deren Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten eingebetteten Geräten.
- Erfahrung in der Architektur, dem Design und der Implementierung von SW-Frameworks für komplexe heterogene oder Multi-Prozessor-Systeme, einschließlich Laufzeitplatzierung von ML/Agentic-Workloads über CPU, GPU und NPU.
- Erfahrung im Design von graphenbasierten (DAG) oder zustandsautomatengetriebenen Planern für die Ressourcenallokation mehrerer Workloads über heterogene Rechenleistung mit Closed-Loop-Anpassung an Live-Systemtelemetrie.
- Erfahrung mit Ressourcenallokation über mehrere gleichzeitige KI-Workloads/Agenten, die um gemeinsame Rechen- und Speicherressourcen konkurrieren, nicht nur mit Single-Model-Platzierung.
- Hintergrund in Closed-Loop- oder Regelungstechnik (feedback-gesteuerte Planung, adaptive/selbstkorrigierende Systeme) ist ein Plus.
- Erfahrung mit Embedded ML auf Systemebene, Modellbereitstellung, Planung und Lebenszyklusmanagement unter knappen Speicher-, Energie- und Wärmebeschränkungen auf mobilen/embedded Plattformen.
- Erfahrung mit LLM/SLM Serving-Interna – KV-Cache- und Modellzustandsverwaltung, Paging/Eviction-Strategien und Zustandsfreigabe oder -wiederverwendung über gleichzeitige Sitzungen oder Agenten hinweg.
- Gutes Verständnis des vollständigen KI-Software-Stacks und Vertrautheit mit Hardwarebeschleunigungstechnologien für KI.
- Verständnis des Speicheruntersystems und der Bandbreite der Verbindung (z. B. HBM/LPDDR, Cache-Hierarchien, NPU-Speicherarchitektur) und wie Bandbreite – nicht nur Rechenleistung – KI-Inferenzleistung zum Flaschenhals macht; Erfahrung in der Architektur zur Minimierung redundanter Datenbewegungen.
- Erfahrung bei der Modellierung von KI-Netzwerken und -Workloads zur Schätzung von Leistung und Energie sowie deren Umwandlung in Optimierung.
- Erfahrung mit Kontext- und Wahrnehmungs-Pipelines (Sensorfusion, Bildschirm-/Szenenverständnis, multimodaler Kontext), die personalisierte oder Agentic-On-Device-Erlebnisse ermöglichen.
- Starker Hintergrund in der Algorithmenentwicklung, Leistungsanalyse mit Profiling-Tools und Algorithmenmodifikationsmethoden zur Leistungsverbesserung.
- Kenntnisse im State of the Art der KI in einem oder mehreren Bereichen wie Computer Vision, Audio, Generative AI.
- Kenntnisse von Mobile-Plattformen, Android-Framework, Embedded-Systemimplementierungen.
- Starke Software-Engineering-Prinzipien.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie C, C++, Python. Verständnis von Typescript, Java, Kotlin ist ein Plus. Die Fähigkeit, Agentic-Tools für die Entwicklung zu nutzen, ist ein Plus.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Konzepte für nicht-technische und technische Stakeholder zu artikulieren.
- Starke Führungsfähigkeiten zur Motivation und Anleitung von Entwicklungsteams.
- Detailorientiert mit starken Problemlösungs-, Analyse- und Debugging-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, strategisch zu denken und innovative Lösungen voranzutreiben.
- Nachgewiesene Fähigkeit zu lernen, zu denken und sich in einem sich schnell verändernden Umfeld anzupassen.
- Vertrautheit mit Methoden der Softwareentwicklung, Versionskontrollsystemen und agilen Projektmanagementpraktiken.
- 10+ Jahre Erfahrung in High-Performance Computing System Engineering oder Software mit 5+ Jahren Erfahrung in KI-Systemoptimierung.
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik oder Elektrotechnik.
Benefits
- wettbewerbsfähiges jährliches diskretionäres Bonusprogramm
- Möglichkeit auf jährliche RSU-Zuteilungen (Mitarbeiter mit Vertriebsanreizplänen sind nicht berechtigt für unseren Jahresbonus)
- hochgradig wettbewerbsfähiges Leistungspaket
Skills
C++PythonCTensorFlowPyTorchAndroid
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About Qualcomm
Enabling a world where everyone and everything can be intelligently connected.
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Company
QualcommJob Posted
3 days ago
Employment Type
Full Time
Work mode
On Site
Salary
US$234,800–352,200 / year
Experience Level
Senior
Locations
San Diego, United States of America
Qualification
Bachelor, Master, Doctoral
Applicants
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