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.

Какие задачи вас ждут

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

Мы ждём, что вы

- 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

Будет плюсом, если вы

- Работали с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel

- Оптимизировали пайплайны обработки облаков точек или изображений

- Знакомы с Python и ML-фреймворками (PyTorch)

Узнать больше

-

Автономный транспорт

-

Офисы в Москве

-

Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований

-

Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков

-

Задачи для подготовки к собеседованиям