Resumen: Únase a una empresa pionera en inteligencia artificial para trabajar en desafíos técnicos sin precedentes en el desarrollo de modelos fundamentales y construir tecnología que transforme la toma de decisiones empresariales. Aspectos destacados: 1. Trabajar en desafíos técnicos sin precedentes en el desarrollo de modelos fundamentales 2. Formar parte de una empresa que define una categoría desde sus inicios 3. Impulsar la producción y el despliegue de modelos desde el lado de la investigación ### **Acerca de Fundamental** Fundamental es una empresa de inteligencia artificial que está pavimentando el futuro de la toma de decisiones empresariales. Fundada por exalumnos de DeepMind, Fundamental ha desarrollado NEXUS —el modelo tabular grande (LTM) más potente del mundo— diseñado específicamente para los registros estructurados que realmente impulsan las decisiones empresariales. Apoyada por inversores de clase mundial y confiada por empresas de la lista Fortune 100, Fundamental libera billones de dólares en valor al otorgar a las empresas el Poder de Predecir. En Fundamental, trabajará en desafíos técnicos sin precedentes en el desarrollo de modelos fundamentales y construirá tecnología que transforme la forma en que las empresas más grandes del mundo toman decisiones. Esta es su oportunidad de formar parte de una empresa que define una categoría desde sus inicios. Únase al equipo que está definiendo el futuro de la inteligencia artificial empresarial. ### **Principales responsabilidades** * Realizar perfiles de ejecuciones distribuidas de entrenamiento de extremo a extremo para identificar cuellos de botella en el cómputo, la memoria de GPU y la comunicación entre GPUs * Contribuir a decisiones arquitectónicas que mejoren la eficiencia y la fiabilidad de los trabajos de entrenamiento a gran escala, incluido el desarrollo de kernels Triton/CUDA cuando sea necesario * Diseñar e implementar técnicas de escalado de modelos, paralelización y optimización de memoria para cargas de trabajo de entrenamiento con tamaños de contexto muy grandes * Colaborar estrechamente con investigadores de aprendizaje automático para diagnosticar ineficiencias arquitectónicas, garantizar que las nuevas ideas de investigación se escalen eficientemente en la práctica y difundir conocimientos internos sobre eficiencia y optimización de modelos * Impulsar la producción y el despliegue de nuestros modelos desde el lado de la investigación, incluida la mejora de la eficiencia de inferencia mediante técnicas como la cuantización ### **Requisitos obligatorios** * Conocimiento sólido de las arquitecturas modernas de aprendizaje automático y de las canalizaciones de entrenamiento a gran escala * Experiencia ejecutando trabajos de entrenamiento distribuido en sistemas con múltiples GPUs * Habilidades avanzadas de análisis de rendimiento y depuración en CPU, GPU, uso de memoria, latencia y comunicación entre GPUs * Excelentes habilidades de programación en Python * Experiencia con estrategias de escalado y paralelización de modelos, incluida la paralelización de tensores y la paralelización de canalización ### **Deseable** * Familiaridad con NCCL, MPI y primitivas de comunicación distribuida * Conocimiento de los aspectos internos de PyTorch y Triton * Experiencia de programación en C\+\+ y CUDA ### **Beneficios** * Remuneración competitiva, compuesta por salario y participación accionaria * Cobertura integral de salud, que incluye atención médica, dental, visual y plan 401K * Apoyo a la fertilidad, así como licencia parental remunerada para todos los nuevos padres, incluidos los procesos de adopción y gestación subrogada * Apoyo para reubicación a empleados que se muden para unirse al equipo en una de nuestras ubicaciones de oficinas * Una cultura orientada a la misión y con bajo ego, que valora la diversidad de pensamiento, la propiedad y la predisposición a la acción
David Muñoz
Indeed · HR
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