机器学习研究工程师
关于我们 - d-Matrix正在构建一种新颖的硬件系统和全栈软件解决方案，以加速云端的大规模现代深度神经网络计算工作负载。 - 利用内存计算、数字信号处理系统、芯片内和芯片间互连设计的独特组合，d-Matrix的人工智能计算引擎有望大幅提高云端推理工作负载的功率效率和计算延迟，与竞争对手相比，提升数个数量级。 - 为什么选择d-Matrix - 我们希望建立一个经得起时间考验的公司和文化。 - 我们为候选人提供了一个非常独特的机会，让他们在具有全球影响力的行业中展现自己，并成为未来的领导者。 - 我们努力建立一种透明、包容和知识诚实的文化，同时确保所有团队成员始终在学习和享受旅程中。 - 候选人将有机会与经验丰富的团队一起开展具有开创性的创新工作，他们知道如何建立一个成功的业务。
角色：机器学习研究工程师
机器学习团队负责在d-Matrix的端到端解决方案中进行核心算法硬件协同设计能力的研发。 - 您将加入一个热衷于研究和开发量身定制于d-Matrix人工智能计算引擎的最先进高效深度学习技术的杰出团队。 - 您还将有机会与顶级学术实验室合作，并帮助客户优化和部署我们系统上的真实世界人工智能应用的工作负载。
职责：
- 设计、实现和评估适用于d-Matrix人工智能计算引擎的高效深度神经网络架构和算法。
- 与内部和外部机器学习研究人员合作，实现研发目标。
- 与软件团队合作，实现堆栈开发里程碑。
- 进行研究以指导硬件设计。
- 开发和维护高级仿真和研究工具。
- 移植客户工作负载，优化部署，生成参考实现并评估性能。
- 及时有效地报告和展示进展。
- 贡献论文和知识产权的出版物。
资格要求：
- 最低要求：
- 计算机科学、电气与计算机工程或相关技术学科的硕士学位。
- 精通主要的深度学习框架：PyTorch、TensorFlow是必备的。
- 精通算法分析、数据结构和Python编程是必备的。
- 期望要求：
- 优先考虑C/C++编程能力。
- 优先考虑GPU CUDA编程能力。
- 优先考虑机器学习和现代深度学习的深入广泛和当前的知识。
- 优先考虑在行业背景下进行真实世界数据科学项目的经验。
- 优先考虑对高效深度学习的经验：量化、稀疏性、蒸馏。
- 优先考虑对深度神经网络的专用硬件加速器系统的经验。
- 热衷于人工智能，并在快节奏和充满活力的初创企业文化中蓬勃发展。 
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