现实实验室（RL）专注于通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）来实现Meta的愿景。虚拟和增强现实的计算性能和功耗效率要求需要定制芯片。Meta的硅团队正在通过在计算机视觉、机器学习、混合现实、图形、显示器、传感器和人体建模等领域进行突破性工作，推动技术的前沿发展。我们的芯片将使AR和VR设备能够在现实世界和虚拟世界中混合使用。我们相信实现目标的唯一途径是从晶体管、架构、固件和算法等整个技术栈入手。您将利用您在机器学习方面的背景，为AR和VR设备中的计算机视觉和图像处理的ML算法提供高效的硬件加速。您还将有机会优化生产系统，并通过积极了解最新的研究成果，开发硬件或软件解决方案来提高我们的硅片和软件的可持续性。要在这个职位上取得成功，您应该具备扎实的软件开发技能，熟悉ML算法和框架/工具链，并具有软件和硬件协同设计的实践经验，特别是在ML的背景下。
机器学习加速研究实习生（博士）职责：
- 与计算机架构师、软件、ML和硅片工程师合作，将ML工作负载映射和优化到包括CPU、DSP和深度学习加速器在内的各种后端目标上。
- 进行ML算法、软件和硬件协同设计，以实现最佳的能量和性能效率。
- 开发高性能的C/C++内核，并优化领域特定编译器，将行业标准的ML库移植到定制硬件上。
- 回顾硬件特定ML模型优化和映射的最新研究趋势，评估并将有前景的技术整合到产品中。
- 在实际硬件、虚拟平台、模拟器或仿真器上运行分析/剖析，识别性能和功耗瓶颈，并提供整个技术栈的优化反馈。
最低资格要求：
- 目前正在获得计算机科学、电气工程或相关领域的博士学位，或已经获得该学位。
- 具有Python（或类似）脚本编写经验，并熟悉Pytorch/TF等ML框架。
- 人际交往经验：跨团队和跨文化合作。
- 具备C/C++软件设计和编程经验。
- 理解计算机架构和性能影响。
- 在雇佣时必须获得所在国家的工作许可，并在雇佣期间保持有效的工作许可。
优先资格要求：
- 在GPU/CPU/DSP/定制ASIC上进行硬件加速的经验。
- 理解经典的ML、CV算法，如BERT、RNN、CNN，以及Tensorflow/Pytorch等框架。
- 熟悉最新的ML算法优化技术，如神经架构搜索、量化、修剪等。
- 熟悉TensorRT、XLA等深度学习编译器。
- 熟悉为定制ISA开发高性能软件内核。
- 熟悉代码剖析和调试工具，对ML领域的工具有加分。
- 能够阅读他人的代码，追踪和重构代码。
- 实习结束后有意回到学位课程。
关于Meta：
Meta致力于构建帮助人们连接、找到社区和发展业务的技术。当Facebook于2004年推出时，它改变了人们的连接方式。Messenger、Instagram和WhatsApp等应用进一步赋予全球数十亿人权力。现在，Meta正在向增强现实和虚拟现实等沉浸式体验迈进，以帮助构建社交技术的下一个演进。选择与我们一起建设未来的人们，帮助塑造一个超越数字连接今天所能实现的未来——超越屏幕的限制、距离的限制，甚至是物理规则的限制。
Meta为平等就业机会和积极行动的雇主感到自豪。我们不以种族、宗教、肤色、国籍、性别（包括怀孕、分娩或相关医疗状况）、性取向、性别身份、性别表达、跨性别身份、性别刻板印象、年龄、作为受保护的退伍军人身份、作为残疾人身份或其他适用的法律保护特征为基础进行歧视。我们还考虑符合适用的联邦、州和地方法律的有犯罪记录的合格申请人。Meta在某些地点参与E-Verify计划，根据法律要求。请注意，Meta可能在就业申请过程中利用人工智能和机器学习技术。
Meta致力于为残疾候选人在招聘过程中提供合理的适应措施。如果您因残疾需要任何帮助或适应措施，请通过accommodations-ext@fb.com与我们联系。 
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