طوّر مسيرتك المهنية. طوّر العالم.
في AMD، نؤمن بأن التكنولوجيا تمتلك القدرة على حل أهم تحديات العالم. من تطوير الرعاية الصحية والاكتشافات العلمية إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي والتقنيات التي يعتمد عليها الناس كل يوم، فإن الابتكار في AMD يشكل المستقبل.
سواء كنت تصمم الجيل القادم من المعالجات، أو تتيح اختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي، أو تطرح منتجات رائدة في السوق، فإن كل دور في AMD يساهم في شيء أكبر؛ وهو تكنولوجيا تدفع العالم نحو الأمام. انضم إلينا، وسنعمل معاً على تطوير مسيرتك المهنية.
مهندس ميداني متقدم (FDE) لتحسين استنتاج الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي
عن الدور
نحن نبحث عن عضو في الطاقم التقني للانضمام إلى فريق الهندسة الميدانية المتقدمة (FDE) لدينا. في هذا الدور الذي يتعامل مباشرة مع العملاء، ستعمل بشكل وثيق مع الشركاء الاستراتيجيين والعملاء كجزء من فريق FDE لتمكين وتحسين ونشر أعباء عمل استنتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي المتطورة على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) الخاصة بـ AMD (عائلة Instinct™). ستعمل على سد الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة وأجهزة AMD، مما يحقق أداءً تنافسياً عبر حزمة الاستنتاج الكاملة.
المسؤوليات
- الشراكة مع العملاء كجزء من فريق FDE لتمكين وتحسين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والنماذج متعددة الوسائط على وحدات معالجة الرسومات AMD Instinct، مع تلبية أهداف الأداء والدقة المتفق عليها.
- تحسين خطوط أنابيب استنتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي على vLLM وSGLang، بما في ذلك تفكيك PD، وتوازي الخبراء (EP/wide-EP)، وتوازي الموتر/البيانات، وفك التشفير التوقعي، وإدارة ذاكرة التخزين المؤقت KV.
- تطوير وضبط نوى GPU منخفضة المستوى (Triton، HIP، النوى القابلة للتكوين) لعمليات الانتباه، وMoE، وGEMM، والتكميم (quantization)، والتطبيع (normalization).
- تحليل أعباء العمل من البداية إلى النهاية، وتحديد الاختناقات عبر حدود GPU/CPU، وتقديم تحسينات ملموسة في الإنتاجية وزمن الاستجابة مقارنة بالأهداف التنافسية.
- تمكين أنواع البيانات والتقنيات المتقدمة (FP8، MXFP4، الانتباه المتناثر) مع التركيز على كل من الأداء والدقة العددية.
- تصحيح مشكلات وقت التشغيل والاستقرار والدقة المعقدة في بيئات الإنتاج؛ والشراكة مع فرق الهندسة الأساسية لتحديد الأسباب الجذرية والمساهمة في الإصلاحات.
- المساهمة بالتحسينات في أطر العمل مفتوحة المصدر (vLLM، SGLang، ATOM، AITER) والمكتبات الداخلية؛ وتوثيق أفضل الممارسات وتقديم مخرجات جاهزة للإنتاج للعملاء.
- الاستفادة من أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وسير العمل القائم على الوكلاء لتسريع التطوير وتصحيح الأخطاء والتحسين ومراجعة الكود عبر حزمة الاستنتاج.
ما ستساهم به
- درجة البكالوريوس أو الماجستير أو الدكتوراه في علوم الكمبيوتر أو الهندسة الكهربائية أو مجال ذي صلة، مع خبرة عملية تزيد عن 8 سنوات.
- خبرة قوية في هندسة وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتحسين الأداء، بما في ذلك الخبرة العملية في AMD ROCm (أو CUDA) وتطوير نوى GPU.
- كفاءة عالية في Python وC++، مع خبرة في تطوير وتحسين النوى باستخدام Triton أو HIP أو CUDA.
- خبرة في البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات التطوير القائمة على الوكلاء (مثل GitHub Copilot أو Claude أو Cursor أو ما يعادلها) لتعزيز الإنتاجية في تطوير النوى، وتصفح قواعد البيانات الضخمة، وتصحيح الأخطاء، وتكامل إطار العمل.
- خبرة في العمل مع أطر عمل استنتاج LLM (vLLM أو SGLang أو ما يعادلها) وتقنيات تحسين الخدمة.
- فهم قوي لهندسة المحولات (Transformer) وMoE، والتكميم، واستراتيجيات الاستنتاج الموزع (TP، DP، EP وتقنيات التوازي ذات الصلة).
- الكفاءة في استخدام أدوات التحليل وتصحيح الأخطاء (مثل rocProfiler، ROCdebug-agent).
ميزات إضافية
- خبرة في تحسين النماذج الرائدة (DeepSeek، Qwen، Kimi، MiniMax، GLM، إلخ) في بيئات الإنتاج.
- سجل حافل بالمساهمة في أطر عمل استنتاج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر.
- خبرة في دمج الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في سير عمل الهندسة وأدوات المطورين.
- مهارات تواصل قوية مع العملاء والقدرة على إدارة التسليمات التقنية وفقاً للجداول الزمنية الملتزم بها.
تلتزم AMD ببناء مكان عمل متنوع وشامل. نحن نشجع المرشحين على التقديم حتى لو كانت خبراتهم لا تتوافق تماماً مع كل مؤهل مدرج. إذا كنت متحمساً لهذا الدور وتعتقد أنه يمكنك إحداث تأثير، فنحن نرحب بطلبك.
المزايا المقدمة موصوفة في: نظرة عامة على مزايا AMD.
لا تقبل AMD السير الذاتية غير المطلوبة من صائدي الكفاءات أو وكالات التوظيف أو خدمات التوظيف القائمة على الرسوم. AMD والشركات التابعة لها هي جهات توظيف تلتزم بتكافؤ الفرص والشمول وستنظر في جميع المتقدمين بغض النظر عن العمر أو النسب أو اللون أو الحالة الاجتماعية أو الحالة الطبية أو الإعاقة العقلية أو الجسدية أو الأصل القومي أو العرق أو الدين أو الانتماء السياسي و/أو الطرف الثالث أو الجنس أو الحمل أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الحالة العسكرية أو وضع المحارب القديم أو أي خصائص أخرى محمية بموجب القانون. نحن نشجع طلبات جميع المرشحين المؤهلين وسنلبي احتياجات المتقدمين بموجب القوانين المعنية في جميع مراحل عملية التوظيف والاختيار.
قد تستخدم AMD الذكاء الاصطناعي للمساعدة في فحص أو تقييم أو اختيار المتقدمين لهذه الوظيفة. "سياسة الذكاء الاصطناعي المسؤول" الخاصة بـ AMD متاحة هنا.
هذا الإعلان مخصص لوظيفة شاغرة حالية.
ADVANCE YOUR CAREER. ADVANCE THE WORLD.
At AMD, we believe technology has the power to solve the world’s most important challenges. From advancing healthcare and scientific discovery to powering AI and the technologies people rely on every day, innovation at AMD is shaping the future.
Whether you’re designing next-gen processors, enabling AI breakthroughs, or bringing leading edge products to market, every role at AMD contributes to something bigger — technology that moves the world forward. Join us and, together, we’ll advance your career.
Forward Deployed Engineer (FDE) for AI and GenAI Inference Optimization
About The Role
We are seeking a Member of Technical Staff to join our Forward Deployed Engineering (FDE) team. In this customer-facing role, you will work directly with strategic partners and customers as part of the FDE team to enable, optimize, and deploy state-of-the-art GenAI inference workloads on AMD data center CPUs and GPUs (Instinct™ family). You will bridge the gap between cutting-edge AI models and AMD hardware, driving competitive performance across the full inference stack.
Responsibilities
- Partner with customers as part of the FDE team to enable and optimize large language models (LLMs) and multimodal models on AMD Instinct GPUs, meeting committed performance and accuracy targets.
- Optimize GenAI inference pipelines on vLLM and SGLang, including PD disaggregation, expert parallelism (EP/wide-EP), tensor/data parallelism, speculative decoding, and KV cache management.
- Develop and tune low-level GPU kernels (Triton, HIP, composable kernels) for attention, MoE, GEMM, quantization, and normalization operations.
- Profile end-to-end workloads, identify bottlenecks across GPU/CPU boundaries, and deliver measurable throughput and latency improvements versus competitive targets.
- Enable advanced data types and techniques (FP8, MXFP4, sparse attention) with a focus on both performance and numerical accuracy.
- Debug complex runtime, stability, and accuracy issues in production environments; partner with core engineering teams to identify root causes and contribute fixes.
- Contribute optimizations back to open-source frameworks (vLLM, SGLang, ATOM, AITER) and internal libraries; document best practices and deliver production-ready artifacts to customers.
- Leverage AI-assisted coding tools and agentic workflows to accelerate development, debugging, optimization, and code review across the inference stack.
What You'll Bring
- BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field, along with 8+ years of relevant experience.
- Solid expertise in GPU architecture and performance optimization, including hands-on experience with AMD ROCm (or CUDA) and GPU kernel development.
- Strong proficiency in Python and C++, with experience developing and optimizing kernels using Triton, HIP, or CUDA.
- Experience with AI-assisted coding and agentic development tools (e.g., GitHub Copilot, Claude, Cursor, or equivalent) to enhance productivity in kernel development, large-scale codebase navigation, debugging, and framework integration.
- Experience working with LLM inference frameworks (vLLM, SGLang, or equivalent) and serving optimization techniques.
- Solid understanding of transformer and MoE architectures, quantization, and distributed inference strategies (TP, DP, EP, and related parallelism techniques).
- Proficiency with profiling and debugging tools (e.g., rocProfiler, ROCdebug-agent).
Nice to Have
- Experience optimizing frontier models (DeepSeek, Qwen, Kimi, MiniMax, GLM, etc.) in production environments.
- Track record of contributing to open-source AI inference frameworks.
- Experience integrating AI-driven automation into engineering workflows and developer tooling.
- Strong customer-facing communication skills and the ability to manage technical deliverables against committed timelines.
AMD is committed to building a diverse and inclusive workplace. We encourage candidates to apply even if their experience does not align perfectly with every qualification listed. If you are excited about this role and believe you can make an impact, we would welcome your application.
Benefits offered are described: AMD benefits at a glance.
AMD does not accept unsolicited resumes from headhunters, recruitment agencies, or fee-based recruitment services. AMD and its subsidiaries are equal opportunity, inclusive employers and will consider all applicants without regard to age, ancestry, color, marital status, medical condition, mental or physical disability, national origin, race, religion, political and/or third-party affiliation, sex, pregnancy, sexual orientation, gender identity, military or veteran status, or any other characteristic protected by law. We encourage applications from all qualified candidates and will accommodate applicants’ needs under the respective laws throughout all stages of the recruitment and selection process.
AMD may use Artificial Intelligence to help screen, assess or select applicants for this position. AMD’s “Responsible AI Policy” is available here.
This posting is for an existing vacancy.