Ingeniero de Compilador de ML (Front-End)

Descripción

Resumen: Buscamos un Ingeniero de Front-End de Compilador para diseñar, desarrollar y escalar un front-end de compilador basado en Python para una pila de IA/ML, centrándose en tuberías de conversión de modelos y optimizaciones a nivel de grafo. Puntos destacados: 1. Diseñar y escalar el front-end del compilador para la pila de IA/ML 2. Desarrollar tuberías de conversión de modelos basadas en Python para marcos populares de aprendizaje automático 3. Implementar optimizaciones a nivel de grafo y dar soporte al aprendizaje profundo moderno **Tipo:** Contrato (6\-9 meses) **Ubicación:** Teletrabajo \- El candidato debe residir y estar legalmente autorizado para trabajar en la UE o en EE.UU. **Descripción general del puesto:** Buscamos un **Ingeniero de Front-End de Compilador** para diseñar, desarrollar y escalar el front-end del compilador de nuestra pila de IA/ML. Este puesto se centra en construir **tuberías de conversión de modelos basadas en Python**, que traduzcan modelos procedentes de marcos populares de aprendizaje automático como **ONNX, TensorFlow y PyTorch**, a nuestra **Representación Intermedia (IR) interna**. El candidato ideal trabajará extensamente con **representaciones y optimizaciones a nivel de grafo**, dará soporte a **arquitecturas modernas de aprendizaje profundo (incluidos los LLM)** y construirá una **infraestructura de pruebas robusta**, garantizando así la corrección, el rendimiento y la mantenibilidad a largo plazo del front-end del compilador. **Responsabilidades clave:** * Diseñar, desarrollar y mantener **módulos convertidores front-end basados en Python**, para importar modelos desde **ONNX, TensorFlow y PyTorch** a una IR interna. * Implementar **tuberías de construcción, transformación y reducción de grafos** como parte del front-end del compilador. * Analizar grafos de cómputo e implementar **pasos de optimización a nivel de grafo**, tales como fusión de operadores, simplificación y canonización. * Construir y ampliar **marcos de coincidencia de patrones y reescritura de grafos**, para lograr optimizaciones escalables y mantenibles. * Trabajar en la **descomposición y conversión de modelos**, incluyendo bloques fundamentales utilizados en **LLM**, como mecanismos de atención, MLP, capas de normalización y embeddings. * Aprovechar e integrar herramientas de **ONNX Runtime**, cuando corresponda, para análisis, validación y flujos de conversión de modelos. * Desarrollar y mantener una **infraestructura de pruebas basada en Python**, destinada a la validación de corrección, cobertura de operadores, pruebas de regresión y su integración en CI. * Depurar y resolver incidencias en las etapas de ingesta, conversión, optimización de grafos y generación de IR. * Colaborar con los equipos de back-end del compilador, entorno de ejecución y rendimiento para garantizar la corrección y eficiencia extremo a extremo de los modelos. **Conocimientos y experiencia requeridos:** * **Excelentes habilidades de programación en Python (obligatorias)**, con énfasis en código limpio, modular, mantenible y bien probado. * Conocimientos sólidos de los **fundamentos de los compiladores**, entre ellos: \- Representaciones intermedias (IR) \- Modelos de cómputo basados en grafos \- Pasos de transformación y optimización * Experiencia práctica con **marcos de aprendizaje automático**, incluidos **ONNX, TensorFlow y PyTorch**, y conocimientos básicos de **Caffe**. * Experiencia práctica en **análisis, transformación y optimización de grafos** aplicados a modelos de aprendizaje automático. * Familiaridad con arquitecturas modernas de aprendizaje automático, especialmente **CNN y modelos basados en Transformers**. * Experiencia en la creación o contribución a **marcos de pruebas** para compiladores, sistemas de aprendizaje automático o grandes bases de código Python. * Excelentes habilidades de depuración y resolución de problemas en flujos complejos y multietapa. **Deseable:** * Familiaridad con **front-ends y dialectos basados en MLIR**, tales como: **\- TOSA** **\- StableHLO** **\- Torch\-MLIR** * Conocimientos sobre pilas de compiladores de IA, back-ends de hardware o destinos de aceleradores. * Experiencia trabajando con modelos a gran escala o tuberías de inferencia/entrenamiento de ML en producción. Tipo de empleo: Contrato Duración del contrato: 6\-9 meses Pregunta(s) de solicitud: * ¿Está usted autorizado legalmente para trabajar en la UE o en EE.UU.? * ¿Necesitará actualmente o en el futuro patrocinio para obtener un visado laboral con el fin de trabajar en la UE o en EE.UU.? Ubicación laboral: Teletrabajo