H-1BGreen card en trámite para este puesto
REG. 2082248
Ingeniero de Redes, Supercomputación
Thinking Machines Lab Inc.
- Lugar: San Francisco, CA
- Área: Tecnologia
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 18/7/2026
Ingeniero de redes en San Francisco; empresa con 5 aprobaciones de LCA en los últimos 12 meses.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
################################################################################################################################################################################################################################################################ La misión de Thinking Machines Lab es empoderar a la humanidad promoviendo la inteligencia general colaborativa. Estamos construyendo un futuro donde todos tienen acceso a los conocimientos y herramientas para hacer que la IA funcione para sus necesidades y metas únicas.
Somos científicos, ingenieros y constructores que han creado algunos de los productos AI más utilizados, incluyendo ChatGPT y Character.ai, modelos de peso abierto como Mistral, así como proyectos populares de código abierto como PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq y Segment Cualquier cosa.
Estamos buscando un ingeniero de red para poseer las capas más bajas de la pila de red de la que depende nuestro entrenamiento e inferencia a gran escala. Un solo enlace degradado o acoplamiento NIC puede retrasar silenciosamente una larga carrera de entrenamiento o eliminarlo de forma directa; usted será responsable de la fiabilidad de interconexión a escala, a través de grandes telas GPU, tanto el tejido RDMA/RoCE entre los nodos como los dominios NVLink/NVSwitch dentro de ellos.
* Este es un papel práctico y cruzado. Depurará a los colectivos de producción hasta el NIC, construirá la instrumentación y la herramienta que hace que la próxima sesión de depuración sea dramáticamente más rápida, y servirá como el punto técnico de contacto que impulsa problemas para resolver con los equipos de redes de proveedores de nube. Su objetivo es que nuestros investigadores confíen en la flota sin preocuparse por el tejido debajo.
- No. Nota: Este es un "empreverde papel" que seguimos abiertos sobre una base continua para expresar interés. Recibimos muchas aplicaciones, y puede que no siempre haya un papel inmediato que se ajuste perfectamente a su experiencia y habilidades. Aún así, te animamos a aplicar. Revisamos continuamente las solicitudes y llegamos a los solicitantes como nuevas oportunidades abiertas. Usted es bienvenido a volver a aplicar si usted tiene más experiencia, pero por favor evitar aplicar más de una vez cada 6 meses. También puede encontrar que ponemos publicaciones para roles singulares para necesidades específicas separadas, de proyecto o de equipo. En esos casos, usted es bienvenido a aplicar directamente además de un papel siempre verde.
Lo que harás será lo siguiente:
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لелилинуюный y valide el diseño de la red de la GPU en nuestras implementaciones.
■li Confeccionar RDMA / RoCEv2 a través de diferentes proveedores NIC. Diagnosticar fallas colectivas de producción NCCL, afinación PFC/ECN y comportamiento de control de congestión.
لелилинующе NVLink / NVSwitch interconnect — incluyendo el gerente de tela y los errores de salud, enlace y carril, y cómo el tejido GPU interactúa con los colectivos.
■li Construir instrumentación de red a nivel de host y utilizar herramientas Linux para construir paneles y alertas, no sólo el informe de fallos.
■li Navegue los quirks de tela cruzadas entre proveedores y triajes a través de los límites NIC, controlador, kernel, conmutación y volumen de trabajo.
لелилиные escalaciones con equipos de redes de proveedores de nube, teniendo problemas de extremo a extremo hasta que se resuelvan.
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■h2 títulos y clasificaciones
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> Proficiencia en al menos un idioma de backend (utilizamos Python o Rust).
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■li Entorpece en un entorno altamente colaborativo con muchos, diferentes socios interfuncionales y expertos en materia temática.
■li Un sesgo para la acción con una mentalidad para tomar iniciativa para trabajar a través de diferentes pilas y diferentes equipos donde se observa la oportunidad de asegurarse de algo barcos.
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■p Confecciones preferidas - le animamos a aplicar si usted cumple algunos pero no todos estos:
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> > Experiencia amplia con al menos uno de los siguientes:
■li Familiaridad con primitivos de la red de nubes a través de al menos dos proveedores de la nube.
■li Experiencia de mano con NVLink / NVSwitch, gerente de tela e IMEX.
لелинитититите rigor en el razonamiento de fiabilidad — el razonamiento de comodidad sobre las tasas de fallo y error, las distribuciones y las tasas de base, y el juicio de separar la señal del ruido al caracterizar un tejido grande.
Un registro de la escritura de herramientas que hizo la próxima sesión de depuración significativamente más rápido.
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■h2 títuloLogistics obtenidos/h2 título
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Este papel está basado en San Francisco, California.
Dependiendo de los antecedentes, habilidades y experiencia, el rango de salario anual previsto para esta posición es de 350.000 dólares - $475,000 USD.
Patrocinio de нелинаннинин: Patrocinamos visas. Aunque no podemos garantizar el éxito de cada candidato o papel, si usted es el adecuado, estamos comprometidos a trabajar a través del proceso de visa juntos.
■li $beneficios: Las Máquinas de Pensamiento ofrecen beneficios generosos de salud, dental y visión, PTO ilimitado, licencia parental pagada y soporte de reubicación según sea necesario.
"Conclusión de contenido" Como se establece en la política de igualdad de oportunidades de empleo de las máquinas de pensamiento, no discriminamos sobre la base de cualquier condición de grupo protegido bajo cualquier ley aplicable.
- No. Thinking Machines Lab considerará para los solicitantes calificados de empleo con historias delictivas de una manera compatible con los requisitos de la Ley de la Cancillería de California, la Ordenanza de la Cancillería de San Francisco, y cualquier otra ordenanza o ley estatal o local de justas posibilidades.
Ver el texto original en inglés
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []">Thinking Machines Lab's mission is to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building a future where everyone has access to the knowledge and tools to make AI work for their unique needs and goals. </p>
<p>We are scientists, engineers, and builders who’ve created some of the most widely used AI products, including ChatGPT and Character.ai, open-weights models like Mistral, as well as popular open source projects like PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq, and Segment Anything.</p></div><h2>About the Role</h2>
<p>We're looking for a network engineer to own the lowest layers of the network stack that our large-scale training and inference depend on. A single degraded link or flapping NIC can quietly slow a long training run or take it down outright; you'll be responsible for interconnect reliability at scale, across large GPU fabrics — both the RDMA/RoCE fabric between nodes and the NVLink/NVSwitch domains within them.</p>
<p>This is a hands-on, cross-stack role. You'll debug production collectives down to the NIC, build the instrumentation and tooling that makes the next debugging session dramatically faster, and serve as the technical point of contact who drives issues to resolution with our cloud providers' networking teams. Your goal is for our researchers to trust the fleet without worrying about the fabric underneath.</p>
<p><em>Note: This is an "evergreen role" that we keep open on an on-going basis to express interest. We receive many applications, and there may not always be an immediate role that aligns perfectly with your experience and skills. Still, we encourage you to apply. We continuously review applications and reach out to applicants as new opportunities open. You are welcome to reapply if you get more experience, but please avoid applying more than once every 6 months. You may also find that we put up postings for singular roles for separate, project or team specific needs. In those cases, you're welcome to apply directly in addition to an evergreen role.</em></p>
<h2>What You’ll Do</h2>
<ul>
<li>Reason about and validate GPU network fabric design across our deployments.</li>
<li>Debug RDMA / RoCEv2 across different NIC vendors. Diagnose collective failures of production NCCL, PFC/ECN tuning, and congestion control behavior.</li>
<li>Own NVLink / NVSwitch interconnect — including fabric manager and IMEX health, link and lane errors, and how the GPU fabric interacts with collectives.</li>
<li>Build host-level network instrumentation and use Linux tooling to build dashboards and alerts, not just the bug report.</li>
<li>Navigate cross-cloud fabric quirks across providers and triage across the NIC, driver, kernel, switch, and workload boundaries.</li>
<li>Drive escalations with cloud-provider networking teams, owning issues end-to-end until they're resolved.</li>
</ul>
<h2>Skills and Qualifications</h2>
<p>Minimum qualifications:</p>
<ul>
<li>Bachelor’s degree or equivalent experience in computer science, engineering, or similar.</li>
<li>Proficiency in at least one backend language (we use Python or Rust).</li>
<li>Experience operating large‑scale clusters and container orchestration systems (e.g. Kubernetes or Slurm).</li>
<li>Comfort operating across the stack and owning projects end-to-end.</li>
<li>Thrive in a highly collaborative environment involving many, different cross-functional partners and subject matter experts.</li>
<li>A bias for action with a mindset to take initiative to work across different stacks and different teams where you spot the opportunity to make sure something ships.</li>
</ul>
<p>Preferred qualifications — we encourage you to apply if you meet some but not all of these:</p>
<ul>
<li>Fluency with host-level debugging tools on Linux.</li>
<li>Strong communication skills, internally and with cloud providers.</li>
<li>Extensive experience with at least one of the following:</li>
<li>Familiarity with cloud network primitives across at least two cloud providers.</li>
<li>Hands-on experience with NVLink / NVSwitch, fabric manager, and IMEX.</li>
<li>Statistical rigor in reliability reasoning — comfort reasoning about failure and error rates, distributions, and base rates, and the judgment to separate signal from noise when characterizing a large fabric.</li>
<li>A track record of writing tooling that made the next debugging session meaningfully faster.</li>
<li>Familiarity with CUDA/NCCL and performance profiling for distributed training and inference.</li>
<li>Understanding of deep learning frameworks and their underlying system architectures.</li>
</ul>
<h2>Logistics</h2>
<ul>
<li>Location: This role is based in San Francisco, California. </li>
<li>Compensation: Depending on background, skills and experience, the expected annual salary range for this position is $350,000 - $475,000 USD.</li>
<li>Visa sponsorship: We sponsor visas. While we can't guarantee success for every candidate or role, if you're the right fit, we're committed to working through the visa process together.</li>
<li>Benefits: Thinking Machines offers generous health, dental, and vision benefits, unlimited PTO, paid parental leave, and relocation support as needed.</li>
</ul><div class="content-conclusion"><p><em>As set forth in Thinking Machines' Equal Employment Opportunity policy, we do not discriminate on the basis of any protected group status under any applicable law. </em></p>
<p><em>Thinking Machines Lab will consider for employment qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of the California Fair Chance Act, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and any other applicable state or local fair chance ordinance or law.</em></p></div>
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.