- Страна
- США
- Зарплата
- 100 000 $ – 500 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

C++ Machine Learning Engineer, AI Models Training
Исключительная возможность работать в одной из самых инновационных компаний в сфере AI-железа под руководством легенд индустрии. Высокий диапазон компенсации и работа с передовыми технологиями (RISC-V, custom AI silicon) делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний как в системном программировании на C++, так и в архитектуре нейронных сетей и компиляторов. Работа с кастомным железом (RISC-V) требует понимания низкоуровневой оптимизации и управления памятью.
Анализ зарплаты
Указанный в вакансии диапазон ($100k - $500k) очень широк, так как охватывает позиции от Junior до Principal. Нижняя граница соответствует рыночному минимуму для начинающих инженеров в Кремниевой долине, в то время как верхняя граница значительно превышает медиану и ориентирована на топовых экспертов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the C++ Machine Learning Engineer position at Tenstorrent. With a deep background in low-level systems programming and a passion for optimizing ML workloads, I am excited by Tenstorrent’s mission to redefine the computing paradigm through custom silicon and unified software-hardware stacks. My experience in writing performance-critical C++ code and understanding of tensor operations aligns perfectly with your team's goals of extending the training framework and optimizing model performance.
In my previous projects, I have focused on the intersection of software frameworks and hardware execution, often debugging complex compiler graphs and memory layouts to achieve maximum throughput. I am particularly drawn to Tenstorrent because of your work with RISC-V and the challenge of scaling advanced models across custom chips. I am eager to bring my technical puzzle-solving skills to your AI Models team and contribute to the development of a world-class AI platform.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в tenstorrent уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Tenstorrent, чтобы создавать будущее ИИ на базе инновационных RISC-V процессоров и высокопроизводительного C++.
Описание вакансии
Tenstorrent is leading the industry on cutting-edge AI technology, revolutionizing performance expectations, ease of use, and cost efficiency. With AI redefining the computing paradigm, solutions must evolve to unify innovations in software models, compilers, platforms, networking, and semiconductors. Our diverse team of technologists have developed a high performance RISC-V CPU from scratch, and share a passion for AI and a deep desire to build the best AI platform possible. We value collaboration, curiosity, and a commitment to solving hard problems. We are growing our team and looking for contributors of all seniorities.
As a C++ Machine Learning Engineer on the AI Models team at Tenstorrent, you’ll work on the training framework behind our most advanced models. You’ll write high-performance C++ code, shape how new layers and operators are implemented, and help models scale across our custom silicon. If you enjoy building the guts of ML systems and seeing them run fast, this role is for you.
This role is hybrid, based out of Santa Clara, CA.
We welcome candidates at various experience levels for this role. During the interview process, candidates will be assessed for the appropriate level, and offers will align with that level, which may differ from the one in this posting.
Who You Are
- Strong in C++ and low-level systems programming, especially in performance-critical code.
- Comfortable thinking in tensors, memory layout, and compiler graphs.
- Familiar with PyTorch and curious about how frameworks map to hardware.
- A builder who enjoys solving technical puzzles and digging into the details.
What We Need
- Extend and optimize our ML training framework with new ops, layers, and training features.
- Debug and tune model performance on Tenstorrent chips.
- Work with compiler and kernel teams to make sure models compile and run as expected.
- Support integration of real-world models and help bring them into production.
What You Will Learn
- How ML frameworks and compilers connect at the system level.
- How to translate training workloads into low-level operations optimized for custom silicon.
- How large-scale model training works under the hood, from memory layout to operator fusion.
- What it takes to build infrastructure that supports fast iteration in research and production.
Compensation for all engineers at Tenstorrent ranges from $100k - $500k including base and variable compensation targets. Experience, skills, education, background and location all impact the actual offer made.
Tenstorrent offers a highly competitive compensation package and benefits, and we are an equal opportunity employer.
This offer of employment is contingent upon the applicant being eligible to access U.S. export-controlled technology. Due to U.S. export laws, including those codified in the U.S. Export Administration Regulations (EAR), the Company is required to ensure compliance with these laws when transferring technology to nationals of certain countries (such as EAR Country Groups D:1, E1, and E2). These requirements apply to persons located in the U.S. and all countries outside the U.S. As the position offered will have direct and/or indirect access to information, systems, or technologies subject to these laws, the offer may be contingent upon your citizenship/permanent residency status or ability to obtain prior license approval from the U.S. Commerce Department or applicable federal agency. If employment is not possible due to U.S. export laws, any offer of employment will be rescinded.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- PyTorch
- Machine Learning
- TensorFlow
- Performance Optimization
- Systems Programming
- Compilers
- RISC-V
- Low-level programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания того, как абстракции ML-фреймворков превращаются в реальные инструкции для железа.
Опишите процесс прохождения тензорной операции от кода на PyTorch до выполнения на кастомном ускорителе. Какие этапы компиляции и оптимизации здесь критичны?
Важно для оптимизации производительности на специфическом оборудовании Tenstorrent.
Как бы вы реализовали эффективное слияние операторов (operator fusion) в C++ для минимизации обращений к памяти?
Оценка навыков написания высокопроизводительного кода.
Какие техники оптимизации кэша и векторизации (SIMD) вы использовали в своих проектах на C++ для ускорения математических вычислений?
Проверка умения работать с распределенным обучением и спецификой железа.
С какими трудностями вы сталкивались при масштабировании обучения моделей на несколько узлов или чипов, и как вы решали проблемы с задержками передачи данных?
Выявление опыта работы с внутренним устройством популярных библиотек.
Расскажите о вашем опыте расширения функционала PyTorch или TensorFlow. Как добавить новый кастомный слой на уровне C++ API?
Похожие вакансии
AI-инженер (Middle+)
AI-инженер (Middle+) & Node.js
AI-инженер (Middle+)
Middle+ AI-инженер
AI Artist (генерация + дообучение ИИ)
Head of AI
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США
- Зарплата
- 100 000 $ – 500 000 $