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Este puesto requiere experiencia práctica en técnicas de cuantización, arquitecturas LoRA, backend Vulkan y depuración de GPU móvil. Desempeñarás un papel clave en la expansión de los límites del rendimiento de inferencia y ajuste fino en escritorio y en dispositivo para SLM/LLM de próxima generación. **Responsabilidades**: * Implementar y optimizar kernels personalizados de inferencia y ajuste fino para modelos de lenguaje pequeños y grandes en múltiples plataformas de hardware. * Implementar y optimizar ajuste fino completo y con LoRA para modelos de lenguaje pequeños y grandes en múltiples plataformas de hardware. * Diseñar y ampliar el soporte para tipos de datos y precisión (int, float, precisión mixta, QTypes ternarios, etc.). * Diseñar, personalizar y optimizar shaders de cómputo Vulkan para operadores cuantizados y flujos de trabajo de ajuste fino. * Investigar y resolver problemas de aceleración GPU en Vulkan y GPUs integradas/móviles. * Diseñar y preparar soporte para técnicas avanzadas de cuantización para mejorar eficiencia y uso de memoria. * Depurar y optimizar operadores GPU (por ejemplo, int8, fp16, fp4, ternario). * Integrar y validar flujos de trabajo de cuantización para entrenamiento e inferencia. * Realizar evaluaciones y pruebas de referencia (por ejemplo, pruebas de perplejidad, rendimiento de adaptadores ajustados). * Realizar pruebas GPU en dispositivos de escritorio y móviles. * Colaborar con equipos de investigación e ingeniería para prototipar, evaluar y escalar nuevos métodos de optimización de modelos. * Entregar implementaciones de modelos de lenguaje eficientes y listas para producción en casos de uso móvil y de borde. * Trabajar estrechamente con equipos multifuncionales para integrar marcos de inferencia y servicio optimizados en pipelines de producción diseñados para aplicaciones de borde y en dispositivo. Definir métricas claras de éxito como mejor rendimiento en entornos reales, tasas de error bajas, escalabilidad robusta, uso óptimo de memoria y garantizar monitoreo continuo y refinamientos iterativos para mejoras sostenidas. * Dominio de C\+\+ y programación de kernels GPU. * Experiencia demostrada en aceleración GPU con el framework Vulkan. * Sólida formación en cuantización y optimización de modelos con precisión mixta. * Experiencia y conocimientos en desarrollo y personalización de shaders de cómputo Vulkan. * Conocimiento de ajuste fino LoRA y métodos de entrenamiento eficientes en parámetros. * Capacidad para depurar problemas específicos de rendimiento y estabilidad en GPU de escritorio y dispositivos móviles. * Experiencia práctica en aceleración GPU móvil e inferencia de modelos. * Familiaridad con arquitecturas de grandes modelos de lenguaje (por ejemplo, Qwen, Gemma, LLaMA, Falcon, etc.). * Experiencia implementando operadores personalizados de retropropagación para ajuste fino. * Experiencia creando y gestionando conjuntos de datos personalizados para transferencia de estilo y ajuste fino específico por dominio. * Demostrada capacidad para aplicar investigación empírica para superar desafíos en modelos **Información importante para candidatos** Los fraudes de reclutamiento han aumentado considerablemente. Para protegerte, ten en cuenta lo siguiente al postularte a vacantes: * **Postúlate únicamente a través de nuestros canales oficiales.** No utilizamos plataformas o agencias de terceros para reclutamiento a menos que se indique claramente. Todas las vacantes abiertas se publican en nuestra página oficial de carreras: https://tether.recruitee.com/ * **Verifica la identidad del reclutador.** Todos nuestros reclutadores tienen perfiles verificados en LinkedIn. Si tienes dudas, puedes confirmar su identidad revisando su perfil o contactándonos a través de nuestro sitio web. * **Ten cuidado con métodos inusuales de comunicación.** No realizamos entrevistas por WhatsApp, Telegram o SMS. 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