Ingeniero de MLOps, rendimiento de LLM (kernels, profiling y serving)

Únase al innovador equipo de GenAI de un laboratorio de IA líder para estar en el centro de la revolución de la IA, donde su experiencia impulsa el desarrollo de los modelos de lenguaje de gran tamaño más avanzados.

1\. Descripción general

Únase al innovador equipo de GenAI de un laboratorio de IA líder y ayude a construir desde cero modelos de IA fundacionales. Buscamos ingenieros de MLOps y de sistemas de ML con experiencia práctica en infraestructura de modelos de lenguaje de gran tamaño en cualquiera de cuatro áreas: programación de kernels para aceleradores, profiling del rendimiento y análisis de trazas, depuración de cargas de trabajo aceleradas y distribuidas, e inferencia (serving) de alto rendimiento. La experiencia con JAX, XLA o TPU es especialmente valiosa. Este puesto implica trabajo de entrenamiento y evaluación de modelos de IA, incluida la redacción y evaluación de tareas y soluciones de sistemas de ML para generar datos de entrenamiento de alta calidad para sistemas de IA de frontera.

Se trata de un puesto totalmente remoto abierto a candidatos de todo el mundo. Según dónde resida, su contratación se gestionará a través de Cincinnatus LLC o de uno de sus socios de confianza que actúan como empleador oficial en su país, con la posibilidad de ser asignado a un laboratorio de IA líder como parte de su fuerza laboral ampliada. Se trata de una dedicación a tiempo completo de 40 horas, sin conflictos ni otros compromisos.

2\. Responsabilidades principales

• Diseñar tareas desafiantes en kernels, profiling, depuración e inferencia (serving), incluidos problemas adversariales que ponen de manifiesto dónde fallan los modelos de frontera con código para aceleradores (por ejemplo, kernels Pallas en TPU), y redactar soluciones precisas y bien estructuradas para ellos.

• Orientar a los equipos de investigación e ingeniería para cerrar brechas de conocimiento y mejorar el rendimiento de los modelos de IA en temas de sistemas de ML, compiladores e infraestructura de entrenamiento.

• Evaluar tareas y soluciones de sistemas de ML y ofrecer comentarios técnicos escritos claros que resistan la revisión de expertos.

• Elaborar directrices y rúbricas detalladas que cubran la optimización de kernels, la interpretación de los resultados del profiler, el razonamiento sobre sistemas distribuidos y los equilibrios entre rendimiento (throughput) y latencia en el serving.

• Colaborar con otros expertos en la materia para mantener coherentes y precisos los datos de entrenamiento.

3\. Requisitos principales

• 2+ años de experiencia profesional práctica en sistemas de ML, infraestructura de ML, serving de modelos o ingeniería de rendimiento de aceleradores. Se trata de un puesto práctico de sistemas, más que de modelado aplicado o de ciencia de datos.

• Experiencia práctica en al menos uno de los siguientes ámbitos, siendo un gran plus contar con más de uno: escritura u optimización de kernels personalizados (Pallas, Triton, CUDA, CUTLASS); profiling del rendimiento y análisis de trazas (JAX/XLA profiler, Kineto, torch.profiler, Nsight); depuración de cargas de trabajo distribuidas o limitadas por aceleradores; serving de modelos de lenguaje de gran tamaño a escala (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, JetStream, KV cache, paged attention, continuous batching).

• Experiencia laboral en producción con JAX y/o PyTorch. La profundidad a nivel de framework es un gran plus: operadores personalizados, sharding y entrenamiento distribuido (pjit/shard_map, FSDP, Megatron, MaxText), o trabajo a nivel de compilador y de grafo (XLA/StableHLO, torch.compile, MLIR).

• Experiencia con aceleradores modernos como TPU (v4 a v6e), H100, B200, Trainium o MI300, y capacidad para razonar sobre los equilibrios entre rendimiento, latencia y memoria.

• Progresión profesional demostrable.

• Capacidad para dedicarse de forma fiable al menos 40 horas por semana en días laborables.

• Sólidas habilidades de comunicación escrita y capacidad para explicar con claridad decisiones técnicas complejas.

Acerca de Cincinnatus LLC: Cincinnatus LLC es una empresa de selección y contratación de personal para grandes organizaciones que colabora con empresas tecnológicas líderes para captar y contratar a profesionales altamente cualificados para oportunidades temporales y por contrato. Ya sea directamente o a través de socios locales que actúan como empleador oficial, Cincinnatus gestiona la relación laboral o contractual, la nómina, los beneficios cuando corresponda y el cumplimiento normativo en cada país, al tiempo que incorpora a los profesionales directamente en los equipos de los clientes para trabajar en iniciativas de gran impacto.

Igualdad de oportunidades de empleo: Cincinnatus se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, sexo (incluidos el embarazo, el parto, las decisiones de salud reproductiva o las afecciones médicas relacionadas), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, condición de veterano protegido, condición de persona con discapacidad, información genética, opiniones o actividad política, ni ninguna otra característica legalmente protegida.