OpenAI busca un ingeniero para optimizar sus modelos en las TPUs, los chips de IA de Google. La vacante oficial sitúa el puesto en el equipo de inferencia, encargado de ejecutar modelos ya entrenados.
El anuncio pide reducir el tiempo de respuesta, procesar más trabajo y aprovechar mejor el hardware. El puesto está ubicado en San Francisco.
El software también determina el rendimiento
La inferencia es la fase en la que un modelo ya entrenado procesa solicitudes y genera respuestas. Para aprovechar otro acelerador, el software debe ejecutar esas operaciones con eficiencia y conservar los resultados esperados.
Google está intentando facilitar ese traslado. El 20 de octubre de 2026 anunció que TorchTPU, su software para ejecutar PyTorch de forma nativa en TPUs, pasó a ser de código abierto. Según la empresa, permite llevar cargas de trabajo existentes a esos chips con cambios mínimos en el código.
El anuncio de Google aborda la compatibilidad; el puesto de OpenAI se concentra en medir y ajustar el rendimiento de sus propios modelos. Los requisitos incluyen detectar cuellos de botella y comprobar que las optimizaciones funcionen correctamente.
La oferta de empleo no especifica acuerdos comerciales, cantidades de chips ni fechas de despliegue. Tampoco permite concluir que OpenAI sustituirá a Nvidia como proveedor.
El vínculo con Nvidia tiene compromisos públicos. El 27 de febrero de 2026, OpenAI anunció una ampliación de esa colaboración que incluía 3 gigavatios de capacidad de inferencia y 2 gigavatios de entrenamiento en sistemas Vera Rubin.
