Especialista en kernels de GPU

Evalúa la calidad, corrección y exhaustividad de las tareas de desarrollo de kernels para GPU/aceleradores utilizadas para entrenar y evaluar los modelos de un laboratorio de IA de vanguardia. Evaluarás la corrección numérica, la equidad en las pruebas de rendimiento, el alcance de las tareas y la validez de compilación/ejecución en diversos tipos de tareas de kernels, y proporcionarás comentarios escritos claros basados en rúbricas.

Requisitos básicos • Más de 3 años de experiencia práctica desarrollando, optimizando o verificando kernels para GPU/aceleradores en al menos dos de los siguientes: CUDA, Triton, NKI o Pallas (JAX) • Sólida comprensión de los criterios de corrección numérica para kernels (tolerancias absolutas/relativas/ULP, selección de la implementación de referencia) • Experiencia demostrada en perfiles de rendimiento y pruebas comparativas (nsight, ncu, análisis de roofline o perfiles nativos del framework) • Familiaridad con los modos comunes de fallo en compilación y tiempo de ejecución (desajustes de controladores, OOM, errores de configuración de lanzamiento, desajustes de forma/stride, fallos de autotuning) • Experiencia con al menos tres tipos de tareas de kernels: generación a partir de especificaciones, traducción/descenso entre frameworks, migración entre objetivos de hardware, depuración, optimización de rendimiento o fusión de operadores

Requisitos preferidos • Experiencia en los ecosistemas de GPU NVIDIA (CUDA/Triton) y aceleradores personalizados (NKI/Pallas/TPU) • Antecedentes en ingeniería de compiladores, MLIR o descenso de representación intermedia • Comprensión de la optimización de la jerarquía de memoria (tiling de memoria compartida, presión de registros, conflictos de bancos, patrones de coalescencia) • Contribuciones a librerías de kernels (cuBLAS, cuDNN, kernels de la comunidad Triton, llamadas personalizadas JAX/XLA)