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Run quality evaluations to ensure robust performance.
Build and set up distributed infrastructure for training and inference.
Advise on hardware architecture from an ML perspective.
Explore hardware-aware optimizations, including FLOPs, memory bandwidth, and precision.
Collaborate with software engineers to deploy scalable ML systems and drive continuous model improvements.

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