谷歌招机器学习性能与加速器方向软件工程师

职位名称： 高级软件工程师，机器学习性能与加速器

工作地点： 英国伦敦

职位概述：谷歌的软件工程师致力于开发下一代技术，改变数十亿用户连接、探索和互动的方式。该职位隶属于谷歌的机器学习、系统和云AI组织，负责为谷歌所有服务（搜索、YouTube等）和谷歌云设计、实施和管理硬件、软件、机器学习及系统基础设施。你将负责为当前和未来的工作负载定义、实施和验证性能与成本指标；通过软硬件协同设计影响硬件/软件路线图；构建和维护高保真硬件/软件模拟器；并与计算机架构师、硬件设计师和机器学习模型所有者跨职能协作。

最低资格：

• 学士学位或同等实践经验

• 8年C++和Python软件开发经验

• 5年机器学习基础设施经验，包括分布式系统的性能分析和优化

• 5年为大规模机器学习工作负载（如大型语言模型）建模或评估性能的经验

• 具备软硬件协同设计、机器学习加速器和底层软件栈（如编译器）经验

优先资格：

• 计算机科学或相关技术领域的硕士或博士学位

• 在自动驾驶或汽车行业构建大规模分布式基础设施和网络系统的经验

• 构建高保真硬件/软件模拟器（C++/Python）以及为机器学习加速器构建大规模性能工具的经验

• 理解大规模AI工作负载（大型语言模型）、代理系统以及超大规模系统的性能/成本分析

• 了解编译器流程、软硬件协同设计，以及将PyTorch或JAX等框架转换为硬件指令的能力

• 能够跨职能协作，将性能见解转化为可操作的硬件路线图改进

职责：

• 为当前和未来工作负载定义、实施和验证性能与成本指标；分析从芯片到网络的系统，识别瓶颈并优化性能

• 针对不断变化的工作负载协同设计硬件和系统功能（包括计算、网络和内存），同时识别未来提升机器学习性能的硬件和软件机会

• 使用C++和Python构建、维护和验证高保真硬件/软件模拟器，以支持解决方案的快速评估，同时开发测量、可视化和分析机器学习性能的方法

• 开发和维护全面的基准测试，并在适当时提出对机器学习模型和系统的更改建议，以提高整体基础设施效率和端到端结果

• 与计算机架构师、硬件设计师和机器学习模型所有者跨职能协作，传达发现并将分析结果转化为可操作的硬件和软件路线图改进

支持公益分享，请把推文转发给周围相关专业的同学朋友。

❤️ Sharing is caring. ❤️

免责声明

我们所有发布的科研机会都来自实验室网站，学校官网和内部人员的信息但翻译编辑和口口相传的过程也可能会导致个别信息不准确或已过时，所以请大家看到招募消息后移步各个实验室，学校和教授的官方网站获取最终版信息。请大家务必以各个实验室的官网信息为准。

ConnectEd只是个公益性资源分享平台。我们不对发布内容的准确性做任何担保，也不对因为内容不准确导致的后果承担任何责任。