- Страна
- Южная Корея
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Memory Architecture Intern
Исключительная возможность для Ph.D. студентов поработать в одной из самых инновационных компаний в сфере ИИ-железа под руководством легендарных архитекторов. Высокий балл за технологический стек и влияние на продукт.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием статуса кандидата наук (Ph.D.) и глубоких знаний в узкоспециализированных областях, таких как чиплеты и моделирование памяти. Также процесс осложняется проверкой на соответствие экспортному законодательству США.
Анализ зарплаты
Для стажировок уровня Ph.D. в области архитектуры полупроводников в Южной Корее и США предлагаются конкурентные компенсации, значительно превышающие средние показатели для обычных интернов. Указанный диапазон отражает рыночные ставки для топовых технологических компаний (Big Tech и AI-стартапы).
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Memory Architecture Intern position at Tenstorrent. As a Ph.D. candidate specializing in computer architecture, I have followed Tenstorrent’s innovations in RISC-V and chiplet technology with great admiration. My research focus on memory subsystems and data movement optimization aligns perfectly with your mission to redefine AI computing performance.
During my doctoral studies, I have gained extensive experience with performance modeling tools like gem5 and DRAMSim, which I have used to analyze bottlenecks in high-performance systems. I am particularly excited about the opportunity to work on Galaxy scale-out architecture and investigate the trade-offs of disaggregated memory. My background in characterizing memory-intensive workloads will allow me to contribute immediately to projecting system balance for your next-generation AI computers.
I am eager to bring my technical skills and passion for solving complex architectural problems to your team. Thank you for considering my application. I look forward to the possibility of discussing how my research background can support Tenstorrent’s architectural roadmap.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в tenstorrentuniversity уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Tenstorrent и внесите свой вклад в создание архитектуры памяти для ИИ-ускорителей следующего поколения!
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.
We are seeking an innovative Memory Architecture Intern to join our architecture team and drive innovation in memory-subsystems, with senior architects, for AI accelerators and RISC-V CPUs, leveraging our state-of-the-art chiplet architecture. This role is a minimum term of 6 months.
This role is hybrid or remote, based out of South Korea or North America.
Who You Are
- Currently pursuing a Ph.D. in Computer Engineering, Electrical Engineering, or a related field (Ph.D candidate with a publication track record is a strong plus).
- Strong foundation in computer architecture, specifically the memory subsystem, on/off-chip interconnection networks, and data movement optimization.
- Hands-on experience with performance modeling and simulation tools such as gem5, DRAMSim, Ramulator, Booksim, or SystemC/TLM.
- Familiarity with chiplet technology, advanced packaging, and concepts like in-memory/near-memory computing.
What We Need
- Analyze and project the system balance (compute/memory/network ratio) for our next-generation AI computer.
- Characterize memory-intensive AI workloads and model data movement within our Galaxy scale-out architecture.
- Develop a performance model for the memory chiplet and conduct thorough performance bottleneck analysis.
- Investigate and model the feasibility and trade-offs of advanced memory architectures, including disaggregated memory and reliability/security, utilizing the Tenstorrent chiplet family ecosystem.
What You Will Learn
- Gain deep exposure to our cutting-edge chiplet product family and overall system architecture, seeing the real-world path from architecture exploration up to packaging and system composition.
- Become proficient in the performance bottleneck analysis methodology for high-performance memory subsystems.
- Directly contribute to shaping the architectural roadmap for our next-generation AI computers.
- Develop expert knowledge of advanced architectural concepts, including memory-side DMA programming.
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
- Computer Architecture
- RISC-V
- gem5
- SystemC
- Performance Modeling
- Chiplets
- DRAMSim
- TLM
- Memory Subsystem
- Interconnection Networks
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта работы с инструментами моделирования производительности.
Расскажите о вашем опыте использования gem5 или DRAMSim для анализа узких мест в подсистеме памяти. Какую конкретную проблему вы решали?
Tenstorrent активно использует чиплетную архитектуру.
Каковы основные преимущества и сложности проектирования подсистемы памяти при использовании чиплетной технологии по сравнению с монолитными кристаллами?
Роль включает анализ баланса системы для ИИ-нагрузок.
Как бы вы подошли к определению оптимального соотношения вычислительной мощности и пропускной способности памяти для современных LLM-моделей?
В описании упоминается near-memory computing.
В каких сценариях вычисления в памяти (In-Memory Computing) дают наибольший выигрыш и какие основные препятствия мешают их повсеместному внедрению?
Работа предполагает исследование надежности и безопасности.
Какие механизмы обеспечения целостности данных и защиты памяти наиболее критичны для масштабируемых ИИ-архитектур?
Похожие вакансии
Data Movement Architecture Intern
Архитектор Middle+
Intern, Quantum Architecture
АРХИТЕКТОР СЕТЕВОЙ (C++ / SONiC)
Архитектор ИТ-решений
Intern, Engineering (R&D, Vehicle Architecture / Advanced Concepts)
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
- Южная Корея