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Train and optimize LLMs for specialized hardware.
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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