Cerebras Systems 建造了世界上最大的 AI 芯片，其规模是 GPU 的 56 倍。
我们新颖的晶圆级架构在单个芯片上提供了数十个 GPU 的 AI 计算能力，同时具有单一设备的编程简便性。
这种方法使 Cerebras 能够提供行业领先的训练和推理速度，使机器学习用户能够轻松运行大规模的 ML 应用程序，而无需管理数百个 GPU 或 TPU 的麻烦。
Cerebras 的现有客户包括多个行业的全球公司、国家实验室和顶级医疗系统。
在一月份，我们宣布与 Mayo Clinic 达成了一项为期多年的数百万美元合作伙伴关系，强调了我们在各个领域转变 AI 应用的承诺。
在八月份，我们推出了 Cerebras Inference，这是世界上最快的生成式 AI 推理解决方案，比基于 GPU 的超大规模云推理服务快 10 倍以上。
关于该职位
作为 FieldML 团队的应用 AI 科学家，您将负责开发和定制大型语言模型以及更广泛的大规模深度学习模型，以解决特定客户问题。
您不仅仅是提供建议；您将亲自构建。
您将通过帮助客户利用 Cerebras 晶圆级引擎 (WSE) 的强大功能来弥合最先进的研究与现实世界应用之间的差距。
我们正在寻找对机器学习“应用”方面充满热情的经验丰富的 AI 科学家——那些不仅喜欢阅读论文，还喜欢实施、训练和扩展模型以解决复杂的商业和科学问题的人。
您将参与各种项目，从从头开始训练定制模型到微调和优化最新的大型语言模型 (LLM) 以满足特定行业需求，再到设计和构建定制代理系统的组件。
理想的候选人具有大型模型训练和/或后训练经验，对训练动态和模型收敛有深刻理解，并在数据策划方面拥有专业知识，同时具备较强的沟通能力。
主要职责
客户用例发现与项目范围界定
与客户利益相关者合作，确定 AI 解决其业务问题的最佳方法。
参与技术范围界定，包括可行性分析、数据质量/可用性/准备情况评估，以及选择最佳模型架构。
定义项目里程碑、成功指标和严格的评估基准，以确保解决方案为客户的业务提供可衡量的价值。
定制 SOTA 模型和 AI 系统开发
架构并执行定制模型的端到端训练方案，根据客户特定的性能和准确性要求定制模型架构和训练方案。
设计并实施复杂的适应策略，包括在私有数据集上进行持续预训练、监督微调 (SFT) 和通过 RLHF 或 DPO 进行后训练对齐。
全面负责训练管道，从高性能数据预处理和标记化到超参数调优和损失曲线分析。
在专用硬件上驾驭模型收敛的细微差别，深入分析损失动态和梯度稳定性。
跨 Cerebras 集群扩展训练工作负载，确保多亿参数模型的硬件高效利用。
构建和优化代理系统的核心组件，专注于工具使用能力、长上下文推理和多步骤规划。
技术客户领导力
在技术深入探讨中担任 AI/ML 主题专家，将客户需求转化为精确的训练方案。
建立并维护牢固的客户关系，成为他们的 AI/ML 专家。
内部研究和工程协作
作为内部研发和工程团队的“客户之声”，推动我们软件堆栈和硬件利用的改进。
与内部 ML 团队和产品团队合作，优先考虑与 Cerebras 软件堆栈的新型模型架构的开发、训练方案的开发和内部案例研究。
将面向客户的成功项目提炼成内部手册，帮助扩展 FieldML 团队交付专业模型的能力。
技能和资格
教育背景：
计算机科学、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。
广泛的深度学习专业知识：
对现代模型架构的专家级理解，包括密集变压器、MoEs、多模态和序列模型、扩展定律和训练动态。
动手训练经验：
在训练和/或微调大型模型（1B+ 参数）方面有成功记录，并直接经验于大规模模型训练的挑战。
工程能力：
精通 Python 和 PyTorch，具有分布式训练框架和大规模分布式数据处理管道和工具的经验。
较强的人际交往和沟通能力：
在协作和快节奏的团队环境中有效工作，能够在动态环境中自主工作和团队合作，管理多个项目并根据客户需求进行调整。
能够向不同的受众展示复杂的技术结果——从 C 级高管到研究科学家——并协作解决客户的独特挑战。
为什么加入 Cerebras
认真对待软件的人会自己制造硬件。在 Cerebras，我们构建了一种突破性的架构，为 AI 行业解锁了新的机会。随着数十个模型的发布和快速增长，我们的业务已达到一个拐点。
我们的团队成员告诉我们，他们加入 Cerebras 的五个主要原因：
构建超越 GPU 限制的突破性 AI 平台。
发布并开源他们的尖端 AI 研究。
在世界上最快的 AI 超级计算机之一上工作。
享受具有初创活力的工作稳定性。
我们简单、非公司化的工作文化，尊重个人信仰。
今天就申请，成为 AI 突破性进展的前沿一员
Cerebras Systems 致力于创造一个平等和多元化的环境，并自豪地成为一个平等机会雇主。
我们庆祝不同的背景、观点和技能。我们相信包容的团队能够构建更好的产品和公司。
我们每天都在努力建立一个工作环境，通过持续学习、成长和支持周围的人，赋予人们发挥最佳工作的能力。
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