- Страна
- Великобритания
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Member of Technical Staff - Hardcore Supercompute
Оценка ИИИсключительная возможность работать над передовыми технологиями ИИ в одной из самых амбициозных компаний мира. Высокий балл обусловлен уникальностью задач и потенциалом карьерного роста, несмотря на ожидаемую сверхвысокую нагрузку.
Сложность вакансии
Оценка ИИЭто вакансия экстремального уровня сложности, требующая глубоких знаний системного программирования (Rust/C++), работы с ядром Linux и оптимизации GPU. Ожидается готовность работать в высокоинтенсивном режиме стартапа Илона Маска с плоской структурой управления.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в xAI для инженеров такого уровня в Лондоне значительно превышают рыночные показатели, часто включая значительные пакеты акций (equity), что делает общую компенсацию сопоставимой с топовыми хедж-фондами или ведущими лабораториями ИИ в США.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в xai уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Илона Маска и стройте будущее ИИ на самом мощном суперкомпьютере в мире!
Описание вакансии
About xAI
xAI’s mission is to create AI systems that can accurately understand the universe and aid humanity in its pursuit of knowledge. Our team is small, highly motivated, and focused on engineering excellence. This organization is for individuals who appreciate challenging themselves and thrive on curiosity. We operate with a flat organizational structure. All employees are expected to be hands-on and to contribute directly to the company’s mission. Leadership is given to those who show initiative and consistently deliver excellence. Work ethic and strong prioritization skills are important. All employees are expected to have strong communication skills. They should be able to concisely and accurately share knowledge with their teammates.
ABOUT THE ROLE:
Join our cutting-edge team at xAI to design and build the backbone of next-generation AI infrastructure. As a Hardcore Engineer, you’ll tackle complex challenges in large-scale infrastructure, distributed systems, GPU optimization, and machine learning frameworks to accelerate human scientific discovery. This role is perfect for engineers who thrive on pushing hardware and software to their limits in a fast-paced, innovative environment.
RESPONSIBILITIES:
- Design, build, and implement a large-scale distributed system that powers one of the world's largest supercomputing clusters.
- Dive into the low-level stack to profile, debug, and optimize performance across diverse systems, including GPUs, Linux kernel, networking, and filesystems, to achieve peak efficiency.
- Collaborate on hardware, software, and algorithm co-design to push the boundaries of AI training.
- Maintain and innovate on our codebase to ensure scalability and reliability.
- Develop tools to enhance team productivity and streamline workflows.
BASIC QUALIFICATIONS:
- Writing scalable and highly available containerized applications in Rust.
- Managing compute fleets with Pulumi, Terraform, Ansible, or other stateful automation libraries.
- Collaborate in a fast-paced, open environment to design and ship features.
PREFERRED SKILLS AND EXPERIENCE:
- Languages: Rust, C++, Golang
xAI is an equal opportunity employer. For details on data processing, view ourRecruitment Privacy Notice.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- C++
- Rust
- Terraform
- Kubernetes
- Docker
- Distributed Systems
- Go
- Ansible
- Linux Kernel
- GPU
- Performance Profiling
- Pulumi
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует написания масштабируемых приложений на Rust. Важно понимать, как кандидат использует систему владения для оптимизации производительности.
Расскажите, как вы подходите к управлению памятью и оптимизации zero-copy в Rust при обработке огромных потоков данных в распределенных системах?
Роль включает работу с крупнейшими суперкомпьютерными кластерами. Кандидат должен понимать специфику сетевых задержек.
С какими наиболее сложными проблемами сетевого взаимодействия или пропускной способности вы сталкивались при масштабировании GPU-кластеров и как их решали?
Упоминается работа с Linux kernel и низкоуровневым стеком.
Опишите ваш опыт профилирования производительности на уровне ядра. Какие инструменты (например, eBPF, perf) вы использовали для поиска узких мест в подсистеме ввода-вывода или памяти?
xAI ценит инициативу и умение расставлять приоритеты в быстро меняющейся среде.
Приведите пример ситуации, когда вам пришлось принимать критическое архитектурное решение в условиях жесткого дефицита времени и отсутствия полной информации.
Работа предполагает совместное проектирование железа и софта.
Как бы вы подошли к оптимизации распределенного обучения модели, если бы обнаружили, что текущая архитектура файловой системы не справляется с чекпоинтами весов?
Похожие вакансии
Middle+ Инженер внедрения
Senior Atlassian Administrator (Jira / Confluence)
Инженер внедрения Middle+
Администратор информационных систем (Senior)
Senior Системный администратор (Senior+)
Инженер сетевой (Senior)
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
- Великобритания