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Staff Applied Research Scientist
Posted on 9/1/2022
INACTIVE
Locations
Montreal, QC, Canada
Experience Level
Entry
Junior
Mid
Senior
Expert
Desired Skills
CUDA
Pytorch
Research
Tensorflow
Requirements
  • A MSc with 6 years of experience (preferably in industry) or a PhD in a relevant field with 3 years of industrial experience
  • At least one year of experience doing model optimization. This includes but is not limited to: distillation, compression, or quantization
  • Familiarity with PyTorch, Tensorflow or equivalent tools used for running computations on GPUs
  • Familiarity with doing literature research and implementing (sometimes from scratch) the best solution found
  • Experience in the development of AI prototypes and the ability to quickly validate whether a certain avenue is worth pursuing
  • Proficiency in producing prototype-level source code that balances correctness with efficiency
  • Experience using CUDA, nvprof, and other low-level tools to optimize the usage of computing resources is an asset
  • Experience in training large models that requires the use of dozens of GPUs across multiple nodes an asset
  • A proven track record of dealing well with ambiguity, prioritizing needs, and delivering results in a dynamic environment
  • A “getting things done” mindset
Responsibilities
  • Une maitrise avec 6 ans d'expérience pratique (préférablement en entreprise) ou un doctorat avec 3 ans d'expérience pratique dans un domaine pertinent
  • Au moins une année d'expérience où vous avez optimisé des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des méthodes tels que la distillation, la compression ou la quantification
  • Une familiarité avec PyTorch, Tensorflow ou un outil équivalent utilisé pour le calcul scientifique sur cartes graphiques
  • Une familiarité à faire une revue de la littérature ainsi que l'implémentation (parfois à partir de zéro) de la meilleure solution que vous avez trouvée
  • Une expérience avec le développement de prototype d'IA ainsi que l'habileté de rapidement vérifier s'il vaut la peine d'investir dans une certaine technologie
  • Habileté à écrire du code source de prototype, c'est-à-dire qui balance le besoin d'être correct avec le besoin d'être produit rapidement
  • Une familiarité avec l'entrainement de gros modèles d'apprentissage profond qui requiert l'usage de douzaines de cartes graphiques à travers plusieurs nœuds de calcul, un atout
  • De l'expérience avec l'utilisation de CUDA, nvprof et d'autres outils de bas niveau permettant d'optimiser l'usage des ressources de calculs est un atout
  • Un parcours démontrant votre capacité à composer avec l'ambigüité, prioriser les besoins et produire des résultats dans un environnement dynamique
  • Une attitude qui priorise les résultats plutôt que les méthodes
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