The MTIA (Meta Training & Inference Accelerator) Software team is part of AI and Compute Foundation organization. The team’s mission is to explore, develop and help productize high-performance software and hardware technologies for AI at datacenter scale. The team co-optimizes both SW (e.g., algorithms and models) and HW (e.g., platform and network) to come up with balanced system design. To develop new systems, requires understanding performance bottlenecks on existing systems. As a result, the team invests significantly into optimizing AI production models on existing systems. This has resulted in TCO wins for all key AI services. Team has been developing AI compilers to accelerate Meta’s DL/ML workloads on the specialized MTIA AI accelerator hardware in a highly performant and flexible way. As part of the AI acceleration software stack, we develop compiler optimizations exploiting various hardware architectural features, achieving high performance for our inference and training workloads. ------- L’équipe logicielle MTIA (Meta Training et Inférence Accelerator) fait partie de l’organisation IA and Compute Foundation. La mission de l’équipe est d’explorer, de développer et d’aider à commercialiser des technologies logicielles et matérielles hautes performances pour l’IA à l’échelle du centre de données. L’équipe co-optimise à la fois le logiciel (par exemple, les algorithmes et modèles) et le matériel (par exemple, la plateforme et le réseau) pour parvenir à une conception de système équilibrée. Développer de nouveaux systèmes nécessite de comprendre les goulots d’étranglement des performances des systèmes existants. En conséquence, l’équipe investit considérablement dans l’optimisation des modèles de production d’IA sur les systèmes existants. Cela a permis de réaliser des gains en termes de coût total de possession pour tous les services clés d’IA. L’équipe a développé des compilateurs d’IA pour accélérer les charges de travail DL/ML de Meta sur le matériel d’accélération d’IA spécialisé MTIA de manière hautement performante et flexible. Dans le cadre de la pile logicielle d’accélération de l’IA, nous développons des optimisations de compilateur exploitant diverses fonctionnalités architecturales matérielles, obtenant des performances élevées pour nos charges de travail d’inférence et de formation. Responsibilities Grow a team of domain experts in neural network end-to-end performance optimization, compiler tool chain development, hardware/software co-design technologies | Développer une équipe d’experts du domaine de l’optimisation des performances de bout en bout des réseaux neuronaux, du développement de la chaîne d’outils de compilation et des technologies de co-conception matériel/logiciel Manage wide-ranging teams of researchers and developers, help them develop their careers, assigning them to projects tailored to their skill levels, long-term skill development, personalities, and work styles | Gérer des équipes diversifiées de chercheurs et de développeurs, les aider à développer leur carrière, en les affectant à des projets adaptés à leurs niveaux de compétence, à leur développement de compétences à long terme, à leur personnalité et à leurs styles de travail Communicate and collaborate effectively with cross-functional hardware and software engineering teams | Communiquez et collaborez efficacement avec des équipes d’ingénierie matérielle et logicielle interfonctionnelles Champion engineering and operational, establishing metrics and process for regular assessment and improvement | Promouvoir l’excellence en ingénierie et en exploitation, établissant des indicateurs et des processus pour une évaluation et une amélioration régulières Operate strategically and tactically. Develop the team's vision and strategy to help set direction, while staying on top of the day-to-day software development | Agir de manière tactique et stratégique. Développer la vision et la stratégie de l’équipe pour aider à définir la direction, tout en restant au courant du développement logiciel au quotidien Work closely with dedicated recruiting staff to expand the team, including sourcing candidates, interviewing candidates, participating in conferences/events, and on-boarding new employees | Travailler en étroite collaboration avec le personnel de recrutement dédié pour élargir l’équipe, notamment en recherchant des candidat·es, en leur faisant passer des entretiens, en participant à des conférences/événements et en intégrant de nouveaux/nouvelles employé·es. Minimum Qualifications At least 5 years of experience in managing a software team in a fast-paced capacity | Au moins cinq ans d'expérience dans la gestion d'une équipe logicielle à un rythme soutenu Demonstrated experience in managing other managers | Expérience démontrée dans la gestion d’autres gestionnaires Proven understanding and experience executing full product life-cycles (prototyping, deployment, and support) | Compréhension et expérience avérées dans l’exécution de cycles de vie complets de produits (prototypage, déploiement et support) Preferred Qualifications Accelerator (GPU/ASIC) compiler development and neural network optimization | Développement de compilateurs d’accélérateurs (GPU/ASIC) et optimisation de réseaux neuronaux Experience in compiler infrastructures, IR frameworks and toolchains such as Inductor, MLIR, or LLVM | Expérience dans les infrastructures de compilateur, les frameworks IR et les chaînes d’outils telles que Inductor, MLIR ou LLVM Experience with different programming models for high-performance computations, e.g. CUDA, Triton or OpenCL | Expérience avec différents modèles de programmation pour les calculs hautes performances, par exemple CUDA, Triton ou OpenCL Experience working closely with hardware architectures such as Intel SIMD, GPU, RISC-V, AI accelerators, etc | Expérience de travail en étroite collaboration avec des architectures matérielles telles que Intel SIMD, GPU, RISC-V, accélérateurs d’IA, etc Experience in hardware-software development environments such as simulators, FPGA emulators etc | Expérience dans les environnements de développement matériel-logiciel tels que les simulateurs, les émulateurs FPGA, etc Knowledge of ML frameworks like PyTorch, TensorFlow, ONNX, MXNet, etc | Connaissance des frameworks ML comme PyTorch, TensorFlow, ONNX, MXNet, etc CA$192,000/year to CA$256,000/year + bonus + equity + benefits