Ingeniero de Investigación Senior

Sede central: Remoto

Acerca del puesto

Buscamos unIngeniero de Investigación Senior para unirse a nuestro equipo de Investigación, desarrollando y mejorando los sistemas detrás del entrenamiento distribuido a gran escala, el procesamiento de datos y la inferencia. Nuestro objetivo como organización es resolver los problemas de los clientes y mejorar nuestros productos rápidamente a través del desarrollo y la medición de modelos, y la velocidad a la que nos movemos depende de la rapidez con la que cualquiera aquí pueda ejecutar un experimento, medirlo y descubrir qué está mal. Elevar ese techo es el corazón de este puesto. Trabajarás dentro del pipeline que estás mejorando, no junto a él.

El candidato ideal tiene una profunda comprensión de los sistemas modernos de aprendizaje profundo, combinada con una sólida experiencia en ingeniería en JAX y TPUs, optimización a nivel de capa, entrenamiento distribuido a gran escala, streaming, inferencia asíncrona y de baja latencia, compiladores de inferencia y técnicas avanzadas de paralelización.

Este es un puesto multifuncional. Trabajarás en estrecha colaboración con nuestros investigadores, nuestro equipo de infraestructura y la ingeniería de producción, no como un punto de entrega, sino como la persona que aprende lo suficiente de cada dominio para seguir los problemas hasta su resolución. En ocasiones, entrenarás modelos, ejecutarás evaluaciones y analizarás datos tú mismo, tanto para generar un impacto directo como para aprender qué vale la pena construir para multiplicar el trabajo del equipo. El listón está puesto en alguien que comprenda el impacto de extremo a extremo que pretende lograr, lo mida desde el principio y prefiera descubrir que se equivocó en una semana que en un trimestre. Esa disciplina es lo que convierte la propiedad multifuncional en una ventaja.

El puesto está integrado en el equipo de Investigación. 

Lo que harás

• Elevar la velocidad experimental del equipo: hacer que sea más rápido lanzar un trabajo de experimento, obtener un número confiable y saber qué intentar a continuación.
• Mantener y evolucionar nuestro framework de entrenamiento JAX, manteniéndolo escalable y eficiente para ejecuciones de entrenamiento distribuido a gran escala en TPU.
• Mejorar los datos de los que aprenden nuestros modelos: investigar problemas de calidad, construir las herramientas para exponerlos y convertir lo que encuentres en ganancias medibles de precisión.
• Analizar la precisión de los modelos de producción, construir entornos de evaluación y determinar qué mejoras tendrán mayor impacto en los clientes.
• Traducir prototipos de investigación en sistemas listos para producción, refactorizando y modernizando arquitecturas de modelos e infraestructura en el proceso.
• Optimizar la inferencia de producción para modelos de lenguaje de voz, tanto desde la perspectiva de la arquitectura de servicio como a través de técnicas avanzadas como la cuantificación y la decodificación especulativa.
• Investigar y resolver cuellos de botella de rendimiento en toda la pila, desde kernels de bajo nivel (XLA, Pallas) hasta el diseño de sistemas de alto nivel.
• Asociarse con investigadores, infraestructura e ingeniería de producción para rastrear los problemas hasta su origen real y enviar correcciones que perduren.

Lo que necesitarás

• Dominio experto de JAX y TPUs, incluido el ecosistema circundante (Flax, Optax, el pipeline de compilación XLA).
• Disciplina de medición. Defines qué significa el éxito antes de empezar, te mantienes escéptico de tus propios resultados hasta que se validan y tratas una mejora inexplicable como un problema en lugar de una victoria.
• Apetito por todo el pipeline. Tu fortaleza principal podría ser el rendimiento de JAX y TPU, pero cuando un problema del cliente se remonta a un problema de datos o a un punto ciego en la evaluación, quieres ir a encontrarlo tú mismo. Las personas a las que les va bien aquí se profundizaron primero en un área y luego siguieron expandiéndose hacia afuera.
• Sólida experiencia en la optimización de sistemas de inferencia para producción, idealmente con LLMs o modelos de voz.
• Profunda comprensión del entrenamiento distribuido a escala, sistemas modernos de aprendizaje profundo y las mejores prácticas de infraestructura de ML.
• Familiaridad con las técnicas modernas de optimización de inferencia: lotes continuos, gestión de caché KV, estrategias de fragmentación, cuantificación.
• Entusiasmo por refactorizar y mejorar sistemas existentes: te encanta hacer que los productos y el código sean más rápidos y mejores.
• Sólidas habilidades en Python; experiencia en C++ o Rust para trabajos a nivel de kernel es una ventaja.
• Excelentes habilidades de comunicación y mentalidad colaborativa: puedes explicar claramente compensaciones complejas y priorizar el trabajo de alto impacto.

Extra

• Conocimiento del dominio en Voz a Texto: arquitecturas ASR, procesamiento de audio, inferencia en streaming. 

Transparencia salarial:

AssemblyAI se esfuerza por reclutar y retener talento excepcional de diversos orígenes, al tiempo que garantiza la equidad salarial para nuestro equipo. Nuestras escalas salariales se basan en pagar de manera competitiva para nuestro tamaño, etapa e industria, y son una parte de las muchas oportunidades de compensación, beneficios y otras recompensas que ofrecemos.

Hay muchos factores que intervienen en las determinaciones salariales, incluida la experiencia relevante, el nivel de habilidad, las calificaciones evaluadas durante el proceso de entrevista y el mantenimiento de la equidad interna con los compañeros del equipo. El rango compartido a continuación es una expectativa general para la función según lo publicado, pero también estamos abiertos a considerar candidatos que puedan tener más o menos experiencia de la descrita en la descripción del puesto. En este caso, comunicaremos cualquier actualización en el rango salarial esperado.

El rango proporcionado es el salario esperado para candidatos en los EE. UU. Fuera de estas regiones, puede haber un cambio en el rango que se comunicará a los candidatos durante el proceso de entrevista.

Rango salarial: $270,000 - $310,000

Para postularse: https://weworkremotely.com/remote-jobs/assemblyai-senior-research-engineer