CUDA-разработчик (инфраструктура и ускорение вычислений) в Автономный транспорт

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)