Meta is seeking an ASIC Engineer, Architecture to join our Infrastructure organization. Our servers and data centers are the foundation upon which our rapidly scaling infrastructure efficiently operates and upon which our innovative services are delivered. By holding this role, you will be an integral member of an ASIC team to build accelerators for some of our top workloads, enabling our data centers to scale efficiently. You will have an opportunity to work with AI/ML and video codec experts in the company, help architect advanced machine learning accelerators and contribute to modeling these accelerators. Come work and learn alongside our engineers to build “Green” data center accelerators. ------- Meta est à la recherche d'un ingénieur ASIC en architecture pour rejoindre notre groupe Infrastructure. Nos serveurs et centres de données constituent la base sur laquelle s'appuient notre infrastructure à croissance rapide pour fonctionner avec efficacité, et nos services innovants pour être fournis. En occupant ce poste, vous ferez partie intégrante d’une équipe ASIC chargée de développer des accélérateurs pour certaines de nos charges de travail les plus importantes, permettant ainsi à nos centres de données d’évoluer efficacement. Vous aurez l’occasion de travailler au sein de l’entreprise avec des experts en IA/AA et en codecs vidéo, de participer à la conception d’accélérateurs avancés d’apprentissage automatique et de contribuer à la modélisation de ces accélérateurs. Venez travailler et apprendre aux côtés de nos ingénieurs pour développer des accélérateurs « verts » destinés aux centres de données.
Responsibilities
Work on developing Data Center Machine Learning ASIC architecture, algorithms, kernels, or tools. | Travaillez au développement d’architectures, d’algorithmes, de noyaux ou d’outils ASIC d’apprentissage automatique pour centres de données. Analyze and map data center workloads to ASIC architecture, as well as develop performance and functional models to validate the architecture. | Analysez et cartographiez les charges de travail des centres de données pour les adapter à l’architecture ASIC, et développez des modèles de performance fonctionnels afin de valider cette architecture. Implement various reference silicon architecture kernels needed for the validation of the accelerators. | Mettre en œuvre différents noyaux d’architecture de silicium de référence nécessaires à la validation des accélérateurs.
Qualifications
Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, a relevant technical field, or equivalent practical experience | Baccalauréat en informatique, en génie informatique ou dans un domaine technique pertinent, ou expérience pratique équivalente 6+ years of experience in either silicon architecture, silicon modeling, performance architecture, kernel development, or building tools for silicon | Au moins six ans d’expérience dans l’un des domaines suivants : architecture des puces, modélisation des puces, architecture de performances, développement de noyaux ou création d’outils pour les puces Programming in C, C++, Python, or related programming languages | Programmation en C, C++, Python ou langages de programmation apparentés Experience and knowledge of computer architecture, or tools for silicon development | Expérience et connaissances en architecture informatique ou en outils de développement de puces Experience building custom silicon products | Expérience dans la conception de puces sur mesure Experience in writing and optimizing collective or compute kernels using CUDA or similar programming languages | Expérience en matière de développement et optimisation de noyaux de calcul ou collectifs utilisant CUDA ou des langages de programmation similaires Experience in pre-silicon validation processes | Expérience des processus de validation pré-silicium Master’s or PhD degree in Electrical Engineering, Computer Engineering or related areas Experience driving power and performance trade-offs | Diplôme de maîtrise ou de doctorat en génie électrique, en génie informatique ou dans des domaines connexes. Expérience dans la gestion des compromis entre puissance et performance Understanding of GPU architectures or other AI accelerator architectures | Compréhension des architectures GPU ou autres architectures d’accélérateurs d’IA