Москва
Офис
Команда: Автономный транспорт
Описание
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)