Gpu Performance Engineer

TL;DR

Gpu Performance Engineer (AI): Управление эффективностью использования GPU для ключевых сервисов Яндекса с акцентом на оптимизацию производительности, профилирование и разработку инструментов диагностики. Фокус на повышении эффективности GPU-вычислений, исследовании современных решений и взаимодействии с ML-инженерами и архитекторами.

Локация: работа в России

Компания

Крупная IT-корпорация, лидер на рынке интернет-сервисов и технологий с фокусом на ИИ и программное обеспечение.

Что делать

• Повышать эффективность утилизации GPU, формировать рекомендации и лучшие практики.
• Оптимизировать производительность, устранять узкие места с помощью профилировщиков.
• Разрабатывать и улучшать инструменты диагностики инфраструктурных проблем.
• Исследовать и внедрять современные решения для обучения и инференса моделей.
• Анализировать архитектуру, тестировать и интегрировать аппаратные решения.
• Взаимодействовать с разработчиками, ML-инженерами и системными архитекторами.

Требования

• Знание Python и опыт системного программирования.
• Опыт работы с PyTorch и распределённым обучением (torch.distributed).
• Знание параллелизации для распределённого инференса и обучения.
• Опыт работы с GPU (NVIDIA), CUDA и инструментами профилирования (Nsight, nvprof).
• Умение оптимизировать производительность GPU-приложений и анализировать метрики.
• Готовность работать в команде и делиться знаниями.

Хорошо, если есть

• Уверенное владение C/C++ или аналогичными языками.
• Опыт с RL-библиотеками для LLM и библиотеками инференса.
• Опыт оптимизации под реальные продакшен-нагрузки, low-latency и real-time системы.

Культура и преимущества

• Расширенная медицинская страховка с первого месяца, включая стоматологию и лечение за рубежом.
• Психотерапия, лазерная коррекция зрения, ведение беременности и роды.
• Страховка для родственников по системе 80/20.
• Внутренняя образовательная платформа, менторство и оплата участия в конференциях.
• Спортзалы в офисах, корпоративный спортивный клуб и гибкий график работы.
• Льготные жилищные займы для сотрудников в российских офисах.
• Поддержка семейных программ и детские дни в офисе.

Процесс найма

• Оценка технических навыков и опыта работы с GPU и ML.
• Обсуждение кейсов по оптимизации и профилированию производительности.
• Интервью с командой и обсуждение взаимодействия в проекте.