Remote KI-Inferenzarchitekt für Edge & Mobilgeräte

Tether Operations Limited; United States; A distancia; USD 190.000 - 250.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Tether sucht eine erfahrene Fachkraft zur Weiterentwicklung von Modellbereitstellungs- und Inferenzpipelines für fortschrittliche KI-Systeme. Sie arbeiten an architekturen, die hochdynamische, ressourcenschonende Lösungen für Edge- und On-Device-Anwendungen liefern und dabei Latenz, Speicherverbrauch und Durchsatz optimieren.

Sie entwickeln robuste Inferenzprozesse, definieren Leistungskennzahlen und beheben Engpässe in Produktionsumgebungen.

Formación

• Abgeschlossenes Informatikstudium oder ein verwandtes Fachgebiet. Idealerweise Doktortitel in NLP, ML oder verwandten Bereichen.
• Fundierte Erfahrung in der Konzeption und Optimierung von Modellbereitstellungs-Pipelines und Inferenz-Frameworks.
• Nachweisliche Expertise in GPU-Kernel-Optimierung und Inferenzoptimierung auf Mobil- und Edge-Geräten.

Responsabilidades

• Entwerfe und setze hochmoderne Modellbereitstellungs-Architekturen mit Fokus auf Durchsatz, Latenz und Speicheroptimierung.
• Entwickle, teste und implementiere robuste Inferenzpipelines und Metrikkonstrukte zur Leistungsbewertung.
• Identifiziere Engpässe in Produktionsumgebungen und implementiere Optimierungen für Edge- oder On-Device-Anwendungen.
• Arbeiite eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Bereitstellungs- und Inferenz-Frameworks in Produktionspipelines zu integrieren.
• Verstärke Mission durch empirische Forschung, verifiziere Ergebnisse mittels Benchmarks und passe Lösungen iterativ an.

Conocimientos

Modellbereitstellung

Inferenz-Frameworks

Edge-Optimierung

GPU-Kernel-Entwicklung

Inferenzoptimierung

Latenzreduktion

Throughput-Verbesserung

Educación

PhD in NLP/ML

Informatikabschluss

Herramientas

MSL

Descripción del empleo

Tether sucht eine erfahrene Fachkraft zur Weiterentwicklung von Modellbereitstellungs- und Inferenzpipelines für fortschrittliche KI-Systeme. Sie arbeiten an architekturen, die hochdynamische, ressourcenschonende Lösungen für Edge- und On-Device-Anwendungen liefern und dabei Latenz, Speicherverbrauch und Durchsatz optimieren.

Sie entwickeln robuste Inferenzprozesse, definieren Leistungskennzahlen und beheben Engpässe in Produktionsumgebungen.