anthropic
Performance Engineer
개발AI·머신러닝인프라·DevOps연구·R&D
AI 요약
Anthropic에서 대규모 분산 시스템의 성능을 최적화할 Performance Engineer를 채용합니다. LLM 실행 시 발생하는 시스템 문제를 해결하고, GPU 커널 개발 및 분산 시스템 설계를 통해 모델의 처리량과 견고성을 극대화하는 역할을 수행합니다.
주요 업무
대규모 분산 시스템의 처리량 및 견고성 최적화, LLM을 위한 저지연 고처리량 샘플링 구현, 저정밀도 추론용 GPU 커널 개발, 시스템 효율 최적화를 위한 맞춤형 부하 분산 알고리즘 작성, 시스템 성능의 정량적 모델 구축, 복잡한 네트워크 토폴로지 기반의 결함 허용 분산 시스템 설계 및 구현, 컨테이너 환경의 커널 수준 네트워크 지연 디버깅.
자격 요건
관련 분야 학사 학위 이상 또는 그에 준하는 경력, 슈퍼컴퓨팅 규모의 소프트웨어 엔지니어링 또는 머신러닝 분야의 풍부한 경험, 결과 중심적 사고와 유연성, 페어 프로그래밍 선호, 머신러닝 연구 및 사회적 영향에 대한 관심. (우대사항) 고성능 대규모 ML 시스템 경험, GPU/가속기 프로그래밍, ML 프레임워크 내부 구조 이해, OS 내부 구조 이해, 트랜스포머 기반 언어 모델링 경험.
기술 스택
Machine LearningGPU ProgrammingAccelerator ProgrammingML FrameworksOS InternalsTransformersDistributed SystemsLow-precision InferenceKernel-level NetworkingLoad-balancing Algorithms