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README.md

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+- 1K-10K
 pretty_name: Jobs dataset
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   features:
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 - google
 - meta
 - apple
-Dataset Summary: >
-  This dataset contains raw content extracted from HTML pages of Google, Meta, and Apple careers websites as text and structured JSON as labels.
+Dataset Summary: |
+  This dataset contains job listings extracted from the careers pages of major tech companies (Google, Meta, and Apple). 
+  The dataset includes job descriptions in raw text format as well as structured JSON annotations with details such as title, 
+  location, salary, qualifications, and responsibilities.
+
 Example Entry:
   text: |
-    Software Engineer, Systems ML - Frameworks / Compilers / Kernels | Ingénieur logiciel, Systèmes ML, cadres/Compilateurs/Noyaux
     Software Engineer, Systems ML - Frameworks / Compilers / Kernels | Ingénieur logiciel, Systèmes ML, cadres/Compilateurs/Noyaux
     Location pin icon Toronto, ON
-    In this role, you will be a member of the MTIA (Meta Training & Inference Accelerator) Software team and part of the bigger industry-leading PyTorch AI framework organization. 
-    MTIA Software Team has been developing a comprehensive AI Compiler strategy that delivers a highly flexible platform to train & serve new DL/ML model architectures, 
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+    In this role, you will be a member of the MTIA (Meta Training & Inference Accelerator) Software team...
   
   label: |
-    {"title": "Software Engineer, Systems ML - Frameworks / Compilers / Kernels | Ing\u00e9nieur logiciel, Syst\u00e8mes ML, cadres/Compilateurs/Noyaux", "level": "", "location": "Toronto, ON", "description": "In this role, you will be a member of the MTIA (Meta Training & Inference Accelerator) Software team and part of the bigger industry-leading PyTorch AI framework organization. MTIA Software Team has been developing a comprehensive AI Compiler strategy that delivers a highly flexible platform to train & serve new DL/ML model architectures, combined with auto-tuned high performance for production environments across specialized hardware architectures. The compiler stack, DL graph optimizations, and kernel authoring for specific hardware, directly impacts performance and deployment velocity of both AI training and inference platforms at Meta.\n\nYou will be working on one of the core areas such as PyTorch framework components, AI compiler and runtime, high-performance kernels and tooling to accelerate machine learning workloads on the current & next generation of MTIA AI hardware platforms. You will work closely with AI researchers to analyze deep learning models and lower them efficiently on MTIA hardware. You will also partner with hardware design teams to develop compiler optimizations for high performance. You will apply software development best practices to design features, optimization, and performance tuning techniques. You will gain valuable experience in developing machine learning compiler frameworks and will help in driving next generation hardware software codesign for AI domain specific problems.\n\n-------\n\nDans ce r\u00f4le, vous serez membre de l'\u00e9quipe logicielle MTIA et ferez partie de la plus grande organisation du cadre d'IA PyTorch, \u00e0 la pointe de l'industrie. L'\u00e9quipe logicielle de MTIA a d\u00e9velopp\u00e9 une strat\u00e9gie compl\u00e8te de compilateur d'IA qui offre une plateforme tr\u00e8s flexible pour former et fournir de nouvelles architectures de mod\u00e8les DL/ML, combin\u00e9e \u00e0 des performances \u00e9lev\u00e9es autor\u00e9gul\u00e9es pour les environnements de production sur des architectures mat\u00e9rielles sp\u00e9cialis\u00e9es. La pile de compilateurs, les optimisations de graphes DL et la cr\u00e9ation de noyaux pour un mat\u00e9riel sp\u00e9cifique ont un impact direct sur les performances et la vitesse de d\u00e9veloppement des plates-formes d'apprentissage et d'inf\u00e9rence d'IA chez Meta.\n\nVous travaillerez sur l'un des domaines cl\u00e9s tels que les composants du cadre PyTorch, le compilateur et le moteur d'ex\u00e9cution de l'IA, les noyaux de haute performance et l'outillage pour am\u00e9liorer les charges de travail d'apprentissage automatique sur les plates-formes mat\u00e9rielles d'IA actuelles et de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de MTIA. Vous travaillerez en \u00e9troite collaboration avec les chercheurs en IA pour analyser les mod\u00e8les d'apprentissage profond et les r\u00e9duire efficacement sur le mat\u00e9riel MTIA. Vous vous associerez \u00e9galement aux \u00e9quipes de conception de mat\u00e9riel pour d\u00e9velopper des optimisations de compilateurs pour obtenir des performances \u00e9lev\u00e9es. Vous appliquerez les meilleures pratiques de d\u00e9veloppement logiciel pour concevoir des fonctionnalit\u00e9s, des techniques d'optimisation et de r\u00e9glage des performances. Vous b\u00e9n\u00e9ficierez d'une exp\u00e9rience pr\u00e9cieuse dans le d\u00e9veloppement de compilateurs d'apprentissage automatique et contribuerez \u00e0 la conception de logiciels mat\u00e9riels de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration pour les probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques du domaine d'IA.", "salary": "CA$133,000/year to CA$176,000/year + bonus + equity + benefits", "key_qualifications": "Proven C/C++ programming skills  | Comp\u00e9tences av\u00e9r\u00e9es en programmation C/C++. Experience in AI framework development or accelerating deep learning models on hardware architectures. | Exp\u00e9rience dans le d\u00e9veloppement des cadres d'IA ou dans l'am\u00e9lioration des mod\u00e8les d'apprentissage profond sur des architectures mat\u00e9rielles. Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, relevant technical field, or equivalent practical experience. | Licence en informatique, en g\u00e9nie informatique, dans un domaine technique pertinent, ou exp\u00e9rience pratique \u00e9quivalente.", "preferred_qualifications": "A Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, relevant technical field and 7+ years of experience in AI framework development or accelerating deep learning models on hardware architectures OR a Master's degree in Computer Science, Computer Engineering, relevant technical field and 4+ years of experience in AI framework development or accelerating deep learning models on hardware architectures OR a PhD in Computer Science Computer Engineering, or relevant technical field and 3+ years of experience in AI framework development or accelerating deep learning models on hardware architectures. | Un baccalaur\u00e9at en informatique, en ing\u00e9nierie informatique ou dans un domaine technique pertinent et plus de sept ans d'exp\u00e9rience dans le d\u00e9veloppement de cadres d'IA ou l'am\u00e9lioration des mod\u00e8les d'apprentissage profond sur des architectures mat\u00e9rielles OU une ma\u00eetrise en informatique, en ing\u00e9nierie informatique ou dans un domaine technique pertinent et plus de quatre ans d'exp\u00e9rience dans le d\u00e9veloppement de cadres d'IA ou l'am\u00e9lioration des mod\u00e8les d'apprentissage profond sur des architectures mat\u00e9rielles OU un doctorat en informatique, en ing\u00e9nierie informatique ou dans un domaine technique pertinent et plus de trois ans d'exp\u00e9rience dans le d\u00e9veloppement de cadres d'IA ou l'am\u00e9lioration des mod\u00e8les d'apprentissage profond sur des architectures mat\u00e9rielles.", "responsibilities": "Development of SW stack with one of the following core focus areas: AI frameworks, compiler stack, high performance kernel development and acceleration onto next generation of hardware architectures. | D\u00e9veloppement d'une pile de logiciels dans l'un des domaines fondamentaux suivants : Cadre d'IA, pile de compilateurs, d\u00e9veloppement de noyaux \u00e0 haute performance et int\u00e9gration dans les architectures mat\u00e9rielles de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration. Contribute to the development of the industry-leading PyTorch AI framework core compilers to support new state of the art inference and training AI hardware accelerators and optimize their performance. | Contribuer au d\u00e9veloppement des compilateurs de base du cadre d'IA PyTorch, leader sur le march\u00e9, afin de prendre en charge les nouveaux int\u00e9grateurs mat\u00e9riels d'IA de pointe en mati\u00e8re d'inf\u00e9rence, d'entra\u00eenement et d'optimiser leurs performances. Analyze deep learning networks, develop & implement compiler optimization algorithms. | Analyse des r\u00e9seaux d'apprentissage profond, d\u00e9veloppement et mise en \u0153uvre d'algorithmes d'optimisation des compilateurs. Collaborating with AI research scientists to accelerate the next generation of deep learning models such as Recommendation systems, Generative AI, Computer vision, NLP etc. | Collaborer avec des chercheurs en IA pour am\u00e9liorer la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de mod\u00e8les d'apprentissage profond tels que les syst\u00e8mes de recommandation, l'IA g\u00e9n\u00e9rative, la vision par ordinateur, le traitement automatique des langues, etc. Performance tuning and optimizations of deep learning framework & software components. | Optimisation des performances du cadre d'apprentissage profond et des composants logiciels.", "company": "meta"}
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