Наша команда разрабатывает вычислительное ядро для направления автономного транспорта. В рамках проекта требуется эффективная реализация сложных математических алгоритмов и моделей машинного обучения на GPU, поэтому мы в поиске сильного разработчика с глубоким пониманием архитектуры вычислительных систем.

Обязанности:

Повышение эффективности алгоритмов
Вам предстоит оптимизировать алгоритмы, учитывая аппаратные особенности платформ, автоматизировать тестирование алгоритмов и их адаптацию к платформе. Оптимизация инференса ML-моделей
Совместно с МL-командой вы будете ускорять вывод моделей машинного обучения через ONNX за счёт комплексного применения методов квантизации моделей, анализа и оптимизации структуры вычислительных графов и учётом аппаратных возможностей бортовых ускорителей. Управление загрузкой GPU и инфраструктурой вычислений
Вам предстоит обеспечивать эффективное использование GPU: разрабатывать механизмы планирования вычислений, создавать инфраструктуру для запуска нагрузок и настраивать мониторинг распределения ресурсов. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Ключевые навыки:

  • Профессионально пишете на CUDA и C++
  • Глубоко понимаете модель исполнения GPU и иерархию памяти
  • Умеете измерять и объяснять, где теряется производительность
  • Способны довести оптимизацию от идеи до измеримого результата

Дополнительные требования:

  • Работали с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel
  • Оптимизировали пайплайны обработки облаков точек или изображений
  • Знакомы с Python и ML-фреймворками (PyTorch)