Software Engineer-AI Model Bring Up

About Tenstorrent

Tenstorrent is leading the industry on cutting-edge AI technology, revolutionizing performance expectations, ease of use, and cost efficiency. With AI redefining the computing paradigm, solutions must evolve to unify innovations in software models, compilers, platforms, networking, and semiconductors. Our diverse team of technologists have developed a high performance RISC-V CPU from scratch, and share a passion for AI and a deep desire to build the best AI platform possible. We value collaboration, curiosity, and a commitment to solving hard problems. We are growing our team and looking for contributors of all seniorities.

This role sits at the intersection of technical expertise and customer engagement, focused on helping customers and internal teams bring up and optimize AI models on Tenstorrent platforms.

This role is hybrid, based out of Tokyo, Japan.

We welcome candidates at various experience levels for this role. During the interview process, candidates will be assessed for the appropriate level, and offers will align with that level, which may differ from the one in this posting.

Tenstorrentについて

Tenstorrentは、最先端のAI技術で業界をリードし、性能、使いやすさ、コスト効率の常識を変えています。AIによってコンピューティングのあり方が再定義される中、ソフトウェアモデル、コンパイラ、プラットフォーム、ネットワーキング、半導体における技術革新を一体として進化させることが求められています。Tenstorrentの多様な技術者チームは、高性能なRISC-V CPUをゼロから開発してきました。そして、AIへの情熱と、最高のAIプラットフォームをつくりたいという強い思いを共有しています。私たちは、コラボレーション、好奇心、そして難しい課題に真摯に向き合う姿勢を大切にしています。現在、さまざまなレベルの方を歓迎しながらチームを拡大しています。

このポジションは、技術的な専門性と顧客・社内連携の両方が求められる役割であり、顧客や社内チームがTenstorrentプラットフォーム上でAIモデルを立ち上げ・最適化できるよう支援することにフォーカスしています。

本ポジションは日本・東京を拠点としたハイブリッド勤務です。

本ポジションでは、さまざまな経験レベルの候補者を歓迎しています。面接プロセスを通じて適切なレベルを判断し、オファー内容はそのレベルに応じて決定されるため、本求人票上のレベル表記と異なる場合があります.

About the Role

As a Software Engineer on the AI Models / System Bring-Up team, you will be responsible for porting, validating, and optimizing AI models on Tenstorrent platforms. Working across models, runtime software, and hardware, you will help connect new models, models not yet running on Tenstorrent hardware, and research-stage workloads to stable, high-performance systems.

募集ポジションについて

AI Models / System Bring-UpチームのSoftware Engineerとして、Tenstorrentのプラットフォーム上でAIモデルの移植、検証、最適化を担当していただきます。モデル、ランタイムソフトウェア、ハードウェアを横断して、新たなモデルや、まだTenstorrentのハードで動作していないモデル、研究段階のワークロードを安定した高性能システムへとつなげていくポジションです

Who You Are

• You have hands-on experience with deep learning models in at least one major framework such as PyTorch, TensorFlow, or JAX.
• You are strong in Python or C++, with a solid understanding of neural network architectures, training, and inference fundamentals.
• You are comfortable developing in Linux environments and can debug issues across software, runtime, and hardware layers.
• You are collaborative and curious, and hold a degree in Computer Science, Engineering, Applied Mathematics, or a related field, or have equivalent practical experience.
• You have business-level Japanese and sufficient English proficiency to work effectively in a global environment.

求める人物像

• PyTorch、TensorFlow、JAXなど、主要な深層学習フレームワークのいずれかでのモデル実務経験をお持ちの方

• PythonやC++に強みがあり、ニューラルネットワークの構造、学習、推論の基本理解がある方

• Linux環境での開発に慣れており、ソフトウェア・ランタイム・ハードウェアをまたぐ課題のデバッグができる方

• 協調性と好奇心があり、Computer Science、Engineering、Applied Mathematics関連の学位、または同等の実務経験をお持ちの方

• ビジネスレベル日本語と業務遂行が可能なレベルの英語力がある方

What We Need

• Port, optimize, and validate AI models such as LLMs, CNNs, recommendation models, and vision models on Tenstorrent hardware.
• Port and integrate models into Tenstorrent toolchains and runtime environments.
• Design and run experiments to evaluate model accuracy, performance, and stability.
• Debug cross-stack issues and collaborate closely with hardware, compiler, and runtime teams.

お任せする業務

• LLM、CNN、推薦モデル、ビジョンモデルなどのAIモデルをTenstorrentのハードウェアに移植、最適化したり、検証すること

• モデルをTenstorrentのツールチェーンおよびランタイム環境へ移植・統合すること

• モデルの精度、性能、安定性を評価するための実験を設計・実施すること

• スタック横断の課題をデバッグし、ハードウェア、コンパイラ、ランタイムの各チームと密に連携すること

What You Will Learn

• How AI models are brought up and optimized on Tenstorrent AI accelerators.
• How hardware, compiler, runtime, and model teams work together to build production-ready systems.
• Best practices for model porting, optimization, automation, regression testing, and performance tuning.
• How to translate real-world model requirements into practical technical solutions.

このポジションで得られること

• TenstorrentのAIアクセラレータ上でAIモデルをどのように動かし、最適化していくか

• ハードウェア、コンパイラ、ランタイム、モデルの各チームがどのように連携して実運用向けシステムを作るか

• モデルの移植、最適化、自動化、回帰テスト、性能チューニングのベストプラクティス

• 実際のモデル要件を、実用的なソリューションへ落とし込む方法

Nice to Have

• Experience with LLM or foundation model inference, including KV-cache optimization and quantization.
• Background in compiler or runtime engineering for ML workloads.
• Exposure to post-silicon validation, board bring-up, firmware development, or accelerator platforms.
• Experience working directly with customers or field teams on AI workload deployment and debugging.
• Strong spoken English for technical discussions with global hardware, compiler, runtime, and model teams.

歓迎要件

• LLMまたは基盤モデル推論の経験（KV-cache最適化、量子化を含む）

• MLワークロード向けのコンパイラまたはランタイム開発の経験

• ポストシリコン検証、ボードbring-up、ファームウェア開発、アクセラレータ基盤に関する経験

• AIワークロードの導入やデバッグで、顧客やフィールドチームと直接連携した経験

• 本社とのハードウェラ、コンパイラ、ラインタイム、モデルの各チームと連携し、議論できる英会話力