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Este puesto requiere experiencia práctica con técnicas de cuantización, arquitecturas LoRA, backend Vulkan y depuración de GPUs móviles. Desempeñarás un papel clave al expandir los límites del rendimiento de inferencia y ajuste fino en escritorio y en dispositivos para SLM/LLMs de próxima generación. **Responsabilidades**: * Implementar y optimizar kernels personalizados de inferencia y ajuste fino para modelos de lenguaje pequeños y grandes en múltiples backends de hardware. * Implementar y optimizar ajuste fino completo y con LoRA para modelos de lenguaje pequeños y grandes en múltiples backends de hardware. * Diseñar y extender el soporte para tipos de datos y precisión (enteros, flotantes, 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 en GPUs integradas o 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, ternarios). * 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 móviles y de borde. * Trabajar estrechamente con equipos multifuncionales para integrar marcos de inferencia y servicio optimizados en pipelines de producción diseñados para aplicaciones en el borde y en dispositivos. Definir métricas claras de éxito, como mejor rendimiento en condiciones reales, bajos índices de error, 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 dominio en desarrollo y personalización de shaders de cómputo Vulkan. * Conocimiento de ajuste fino con LoRA y métodos de entrenamiento eficientes en parámetros. * Capacidad para depurar problemas específicos de rendimiento y estabilidad en GPUs de escritorio y móviles. * Experiencia práctica con aceleración GPU móvil y inferencia de modelos. * Familiaridad con arquitecturas de grandes modelos de lenguaje (por ejemplo, Qwen, Gemma, LLaMA, Falcon, etc.). * Experiencia implementando operadores personalizados hacia atrás 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 de terceros ni agencias de reclutamiento a menos que se indique claramente. Todas las vacantes abiertas están listadas en nuestra página oficial de carreras: https://tether.recruitee.com/ * **Verifica la identidad del reclutador.** Todos nuestros reclutadores tienen perfiles de LinkedIn verificados. 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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