yandex
Страна
США
Зарплата
8 666 $ – 12 133 $
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
InternВ офисеКонтракт

Machine Learning for Physical Design Intern - CPU/AI Hardware

Оценка ИИ

Исключительная возможность для стажера поработать в одной из самых инновационных компаний в сфере AI-железа. Высокая почасовая оплата и работа над реальными задачами на стыке ML и полупроводников делают эту вакансию очень привлекательной.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Стажировка требует глубоких знаний в математике, алгоритмах и ML, а также навыков программирования на C++ и Python. Дополнительную сложность создают требования экспортного контроля США и необходимость понимания основ проектирования микросхем (ASIC).

Анализ зарплаты

Медиана7 800 $
Рынок6 000 $ – 9 500 $
Оценка ИИ

Предлагаемая ставка $50-$70 в час ($8,600 - $12,100 в месяц при полной занятости) значительно выше среднего уровня для интернов в США, который обычно составляет $35-$50 в час для технических специальностей. Это отражает высокую конкуренцию за таланты в сфере AI и полупроводников.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the Machine Learning for Physical Design Intern position at Tenstorrent. As a student pursuing a degree in a related field with a deep focus on algorithms and machine learning, I am excited by the opportunity to apply ML techniques to optimize PPA and turnaround times for high-performance AI hardware. Tenstorrent’s reputation for building RISC-V CPUs from scratch and redefining the AI computing paradigm makes it the ideal place for me to contribute and grow.

My background in Python and C++ development, combined with a solid foundation in probability and statistics, aligns well with your need for developing ML-based tools for chip implementation. I am particularly interested in the challenge of selecting appropriate data representations and fine-tuning models for complex tasks like timing closure and power grid analysis. I am eager to bring my problem-solving skills to your Physical Design team and help accelerate the development of industry-leading AI architectures.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в tenstorrentuniversity уже сейчас

Присоединяйтесь к Tenstorrent, чтобы внедрять ML в проектирование чипов нового поколения и работать с экспертами индустрии!

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 an intern in the Physical Design (PD) team, you will work on high-performance designs going into industry leading AI/ML architectures. The student coming into this role will develop ML-based tools and flows to improve the PPA (Performance Power Area) and turnaround time for all aspects of chip implementation from synthesis to tapeout for various IPs. The work is done collaboratively with a group of highly experienced engineers across various domains of the ASIC.

This role is on-site, 40 hours, based out of Santa Clara, CA or Austin, TX.

Who You Are

  • Currently pursuing a BS/MS/PhD in EE/ECE/CE/CS.
  • Possessing deep knowledge of math, probability, statistics, and algorithms.
  • Experienced in solving problems with Machine Learning models.
  • Skilled in algorithms, data structures, and software development using Python and C/C++.

What We Need

  • Ability to develop ML-based tools to improve PPA and turnaround time for chip implementation.
  • Work closely with other PD engineers to develop ML tools for areas such as synthesis, PnR, timing closure, and power grid analysis.
  • Responsibility for selecting appropriate datasets, data representation methods, and implementing new algorithms.
  • Capability to run machine learning tests, perform statistical analysis, and fine-tune models using test results.

What You Will Learn

  • How to apply ML systems and flows to high-performance designs for industry-leading AI/ML architectures.
  • Practical experience in extending existing ML systems and implementing cutting-edge algorithms.
  • Gain exposure to core physical design fundamentals, including synthesis, place and route, and timing analysis.
  • Experience collaborating with a group of highly experienced engineers across various domains of the ASIC implementation.

Compensation for all interns at Tenstorrent ranges from $50/hr - $70/hr 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.

Due to U.S. Export Control laws and regulations, Tenstorrent is required to ensure compliance with licensing regulations when transferring technology to nationals of certain countries that have been licensing conditions set  by the U.S. government.

Our engineering positions and certain engineering support positions require access to information, systems, or technologies that are subject to U.S. Export Control laws and regulations, please note that citizenship/permanent residency, asylee and refugee information and/or documentation will be required and considered as Tenstorrent moves through the employment process.

If a U.S. export license is required, employment will not begin until a license with acceptable conditions is granted by the U.S. government.  If a U.S. export license with acceptable conditions is not granted by the U.S. government, then the offer of employment will be rescinded.

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.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • C++
  • Python
  • Machine Learning
  • Statistics
  • Data Structures
  • Algorithms
  • ASIC
  • Synthesis
  • Static Timing Analysis
  • Physical Design

Возможные вопросы на собеседовании

Позиция требует разработки инструментов для улучшения PPA (производительность, мощность, площадь).

Как бы вы подошли к использованию машинного обучения для предсказания задержек (timing) на этапе размещения компонентов (placement)?

Вакансия предполагает работу с большими объемами данных проектирования чипов.

Какие методы представления данных вы бы выбрали для графовых структур, характерных для топологии микросхем?

Упоминается необходимость владения C++ и Python.

В каких случаях при разработке ML-инструментов для Physical Design вы бы отдали предпочтение C++ перед Python?

Роль включает статистический анализ и тонкую настройку моделей.

Как вы будете оценивать точность вашей ML-модели, если обучающая выборка сильно ограничена спецификой конкретного IP-блока?

Работа ведется в команде опытных инженеров над сложными аппаратными решениями.

Расскажите о самом сложном алгоритме, который вы реализовали с нуля: с какими трудностями вы столкнулись и как их решили?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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
8 666 $ – 12 133 $