AI Systems Architecture Engineer – Lead Senior Engineer/Senior Engineer

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I korthet

Qualcomm sucht einen erfahrenen AI Systems Architect zur Definition, Prototypenerstellung und Optimierung von KI-Systemen der nächsten Generation auf heterogenen Hardware- und Softwareplattformen. Die Rolle konzentriert sich auf die Maximierung von Leistung, Energieeffizienz und Skalierbarkeit durch systemübergreifende Optimierung über Hardware, Firmware, Laufzeit, Compiler und Anwendungsebenen hinweg.

Ansvarsområden

Definieren und Bewerten von Systemarchitekturen für KI-Plattformen mit heterogenen Rechenelementen (CPU, NPU, GPU, Speicher).
Verwendung von Profiling/Modeling-Tools zur Optimierung der Systemleistung.
Entwickeln von Systemarchitektur-Prototypen zur Bewertung von Workload-Partitionierung, Datenbewegung, Engpässen, Energie-/Thermal-/Leistungs-Tradeoffs.
Analysieren von KI-Workloads zur optimalen Nutzung verfügbarer Architekturen.
Untersuchen von End-to-End-KI-Ausführungspipelines, einschließlich Modellkompilierung, Laufzeitplanung, Kernel-Auswahl, Speicherzuweisung, Datentransfers und Synchronisation.
Erstellen von analytischen Modellen, Simulatoren, Emulatoren und Proof-of-Concept-Implementierungen.
Bewerten der Auswirkungen von systemweiten Parametern wie Rechen-Durchsatz, Speicherbandbreite, Cache-Kapazität, Interconnect-Bandbreite und Latenz.
Identifizieren von Leistungslücken und Empfehlen von architektonischen Verbesserungen.
Zusammenarbeit mit Hardware-Architekten, KI-Beschleuniger-Designern, Compiler-Teams, Laufzeitentwicklern und Produktteams.
Definieren von workload-basierten Architekturanforderungen und Übersetzen in plattformweite Spezifikationen.
Erstellen von technischen Vorschlägen, Architekturenstudien und Leistungsanalysen für zukünftige KI-Plattformen.

Krav

Bachelor- oder Master-Abschluss in Computer Engineering, Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Bereich.
Starke Programmierkenntnisse in C, C++ und Python.
Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: KI oder maschinelles Lernen, Computerarchitektur, heterogenes Computing, SoC-Architektur, Beschleunigerarchitektur, Hochleistungsrechnen, eingebettete Systeme, Systemleistungsanalyse.
3-7 Jahre Erfahrung in einer hardwareorientierten Systemoptimierungsrolle.
Starkes Verständnis von Computerarchitekturkonzepten.
Fähigkeit, quantitative Modelle zu entwickeln und Architekturempfehlungen auf Basis empirischer Daten zu geben.
Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
Nachgewiesene Fähigkeit, schnell zu lernen, kritisch zu denken und sich in einem schnelllebigen Technologieumfeld anzupassen.
Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder verwandten Bereichen mit Programmiersprachen wie C, C++, Java, Python.

Önskade kvalifikationer

Erfahrung mit KI-spezifischer Leistungsoptimierung wird bevorzugt.
Praktische Erfahrung in der Optimierung von KI-Modellen hinsichtlich Leistung, Stromverbrauch und Genauigkeit auf Hardwarebeschleunigern (CPUs, GPUs, NPUs).
Erfahrung mit prozessorspezifischen Optimierungswerkzeugen, Bibliotheken und Profiling-Technologien zur Verbesserung der KI-Leistung auf CPUs, GPUs und NPUs ist von Vorteil.
Starkes Verständnis moderner Machine-Learning-Architekturen, einschließlich CNNs, RNNs, Transformer und Ensemble-Methoden, ist wünschenswert.
Kenntnisse in KI-Frameworks und -Tools wie PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime und MLIR sind von Vorteil.
Erfahrung mit Transformer-basierten Modellen wie BERT, GPT, T5 und Llama.
Erfahrung in der Entwicklung, Optimierung oder Bereitstellung großer Sprachmodelle (LLMs) oder Foundation Models ist ein starker Vorteil.

Förmåner

Qualcomm ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.
Qualcomm verpflichtet sich, eine zugängliche Bewerbung/Einstellung für Menschen mit Behinderungen zu gewährleisten.
Es wird nach angemessenen Vorkehrungen zur Unterstützung von Menschen mit Behinderungen zur Teilnahme am Einstellungsprozess gesucht.
Es wird nach einer zugänglichen Arbeitsumgebung für Menschen mit Behinderungen gesucht.

Färdigheter

CC++PythonAIMachine LearningComputer ArchitectureHeterogeneous ComputingSoC ArchitectureAccelerator ArchitectureHigh-Performance ComputingEmbedded SystemsSystem Performance AnalysisPyTorchTensorFlowONNX RuntimeMLIRLLM

#AI#Systems Architecture#Engineering#Machine Learning#Heterogeneous Computing#Performance Optimization