Ingeniero de Investigación – Configuración Avanzada de Aceleradores de Edge AI (RE1)

• Conocimientos Esenciales y Experiencia Profesional
  • Experiencia previa ejecutando cargas de trabajo de IA en objetivos embebidos con aceleradores como NPU y GPU
  • Análisis de rendimiento, calor y consumo de energía de benchmarks ejecutados en cargas de trabajo embebidas
  • Buenos conocimientos de programación en C/C++
  • Sólidos conocimientos de programación de sistemas Linux
  • Familiaridad con la arquitectura de computadores y plataformas de computación heterogénea
  • Experiencia trabajando con plataformas de computación embebida o edge-computing
  • Capacidad para realizar análisis de rendimiento experimental y benchmarking
  • Familiaridad con herramientas de scripting y automatización, preferiblemente Python y shell scripting
• Conocimientos Adicionales y Experiencia Profesional
  • Plataformas de IA embebidas como NVIDIA Jetson/Orin, NXP iMX8, Qualcomm, AMD, Intel o SoCs basados en ARM
  • Familiaridad con Neural Processing Units y aceleradores de IA dedicados
  • Interfaces del kernel de Linux, controladores de dispositivos, ioctl, MMIO o interfaces de hardware de bajo nivel
  • Experiencia en programación y recogida de contadores de rendimiento de hardware y telemetría de aceleradores
• Competencias
  • Resolución de problemas, actitud de trabajo proactiva y orientada a resultados
  • Buenas habilidades de comunicación, incluyendo un buen dominio del idioma inglés (escrito y hablado)
  • Buen nivel de inglés técnico y capacidad para trabajar con documentación técnica y literatura de investigación

• Formación
  • Título de ingeniería o Máster en Informática, Arquitectura de Computadores o un campo relacionado

• El puesto estará ubicado en el BSC, dentro del Departamento de Ciencias de la Computación
• Ofrecemos un contrato a tiempo completo (35h/semana), un buen ambiente de trabajo, un entorno altamente estimulante con infraestructura de vanguardia, horario flexible, un amplio plan de formación, tickets restaurante, seguro médico privado y apoyo en los trámites de relocalización
• Duración: Contrato de duración indefinida debido a las actividades técnicas y científicas vinculadas al proyecto y a la duración del presupuesto
• Vacaciones: 22 días de vacaciones + 6 días personales + 24 y 31 de diciembre según nuestro convenio colectivo
• Salario: ofrecemos un salario competitivo acorde con la cualificación y experiencia del candidato y de acuerdo con el coste de la vida en Barcelona
• Fecha de inicio: noviembre

Referencia: 458_26_CS_SDES_RE1

Título del puesto: Research Engineer - Advanced Configuration of Edge AI Accelerators (RE1)

El laboratorio de High-Performance Embedded Systems (HPES) tiene como objetivo permitir la adopción de soluciones de alto rendimiento en hardware, software e inteligencia artificial (IA) en sistemas embebidos como su centro de gravedad, pero también en cualquier sistema con algún tipo de criticidad, como coches, aviones y satélites. Nuestro trabajo se lleva a cabo principalmente en el contexto de proyectos bilaterales con varias empresas de procesadores, así como en diversos proyectos financiados por la Unión Europea. Para obtener una lista completa de las publicaciones del grupo en los últimos años, visite la página de HPES en el siguiente enlace: https://www.bsc.es/discover-bsc/organisation/research-structure/high-performance-embedded-systems-hpes.

Las plataformas modernas de Edge AI integran recursos de computación heterogéneos como CPUs multinúcleo, GPUs, NPUs, DSPs y aceleradores de IA dedicados. Explotar estos recursos de manera eficiente requiere mecanismos que vayan más allá de las APIs estándar a nivel de aplicación y expongan capacidades de bajo nivel para la asignación de recursos, particionamiento, planificación, monitorización del rendimiento, control de interferencias y configuración en tiempo de ejecución.

En este contexto, buscamos un Research Engineer con talento y motivación para trabajar en la configuración avanzada, el control y la optimización del rendimiento de aceleradores de hardware en plataformas de Edge AI de vanguardia.

La actividad de investigación investigará cómo los recursos de los aceleradores pueden ser observados y controlados desde la capa de software del sistema, con especial atención a:
• configuración en tiempo de ejecución y gestión de recursos de GPUs, NPUs y otros aceleradores de IA;
• mecanismos de particionamiento y aislamiento soportados por hardware;
• predictibilidad de los recursos y del tiempo de ejecución para cargas de trabajo de IA;
• gestión de la memoria, la caché y el ancho de banda de la interconexión;
• planificación de aceleradores y ubicación de la carga de trabajo;
• configuración de potencia y rendimiento;
• monitorización del rendimiento del hardware y telemetría;
• integración de mecanismos de control de aceleradores de bajo nivel en el software del sistema, middleware y frameworks de tiempo de ejecución;
• caracterización experimental de cargas de trabajo representativas de Edge AI en plataformas embebidas de última generación.

El trabajo implicará tanto el desarrollo de plataformas experimentales como el prototipado orientado a la investigación, con el objetivo de identificar y exponer mecanismos de hardware y de software del sistema que permitan una ejecución predecible y controlable de las cargas de trabajo de IA en el edge.

Se requiere que los candidatos posean formación en sistemas embebidos y familiaridad tanto con el análisis como con la configuración de hardware y software. Se espera que los solicitantes posean un título de ingeniería en campos relacionados con sistemas embebidos, arquitectura de computadores o áreas estrechamente relacionadas.

El puesto ofrece oportunidades para colaborar con instituciones de investigación y partes interesadas industriales en diversas ubicaciones europeas, proporcionando un entorno estimulante para el crecimiento profesional, el intercambio de conocimientos y la experiencia de investigación práctica.

• Contribuir a la investigación sobre mecanismos avanzados de configuración y control para GPUs, NPUs y otros aceleradores de hardware disponibles en plataformas de Edge AI de última generación
• Analizar interfaces de hardware y de software del sistema para la asignación de recursos, particionamiento, planificación, monitorización y gestión del rendimiento
• Contribuir a soluciones a nivel de sistema, de aplicación y de contenerización para mejorar métricas no funcionales como el tiempo de ejecución y la resiliencia ante fallos de hardware
• Desarrollar componentes de software prototipo de bajo nivel, herramientas y APIs para exponer las capacidades de configuración y observabilidad de los aceleradores
• Documentar resultados técnicos y contribuir a publicaciones científicas, entregables de proyectos, demostraciones y presentaciones
• Colaborar con un pequeño equipo de investigadores y socios industriales que trabajan en sistemas embebidos, aceleración de IA, computación automotriz y plataformas definidas por software