Разработчик автоматизации AI-видео отвечает за создание системы, которая будет генерировать и публиковать AI-видеоролики на основе готовых текстов-сценариев. Основная задача заключается в автоматизации процесса, чтобы обеспечить ежедневную публикацию 10 AI-Reels. Важна способность объединить генерацию, монтаж и автопубликацию в единую систему.

Что предстоит делать

• Автоматизировать производство и публикацию AI-видео на основе готовых текстов-сценариев
• Разрабатывать реалистичные и анимированные AI-истории с озвучкой и субтитрами
• Создавать и интегрировать AI-видеопайплайны
• Работать с локальными AI-моделями и GPU
• Обеспечить автоматическое управление и контроль ошибок в системе

Что важно знать

Роль требует практического опыта в автоматизации генерации AI-видео с примерами реализованных проектов. Необходимы навыки работы с Python, n8n и FFmpeg. Ожидается, что система будет работать без ежедневного участия разработчика после настройки.

Данная позиция CTO по AI Infrastructure предполагает создание и развитие платформы для облачных вычислений на базе GPU. Кандидат будет отвечать за архитектуру, внедрение первых кластеров и построение команды, которая превратит физическую инфраструктуру в готовую к использованию платформу для клиентов.

Что предстоит делать

• Определение архитектуры для вычислений на базе GPU, серверов и сетевых решений
• Разработка и внедрение первых GPU-окружений
• Установление технических стандартов и принятие решений по инфраструктурной дорожной карте
• Создание организационной структуры инженерной команды
• Обсуждение технологических решений и инвестиционных решений с руководством

Что важно знать

Роль предлагает возможность повлиять на архитектуру и построение команды с нуля, а также прямой доступ к руководству без лишних уровней. Индивидуально структурированный пакет компенсации и поддержка релокации также входят в предложение.

Вакансия SMM-менеджера в технологическом проекте, связанном с искусственным интеллектом и GPU-вычислениями. Роль включает в себя создание и адаптацию контента для социальных сетей и Telegram на нескольких языках, а также анализ эффективности контента.

Что предстоит делать

• Ведение Telegram и социальных сетей на нескольких языках
• Создание и публикация контента на ежедневной основе
• Перевод и адаптация постов с помощью ИИ
• Создание красивых постеров и визуалов
• Самостоятельный поиск интересных тем и инфоповодов
• Разработка контент-плана
• Адаптация контента под разные языки и аудитории
• Отслеживание актуальных трендов в AI и GPU
• Анализ эффективности контента и развитие социальных сетей

Что потребуется

• Опыт работы в SMM или контент-менеджменте
• Хороший визуальный вкус и умение создавать современные постеры
• Креативность, самостоятельность и ответственность

Что важно знать

Полностью удаленная работа с гибким графиком и возможностью профессионального роста. Доступ к ИИ и долгосрочное сотрудничество.

Вакансия для инженера по аппаратному обеспечению GPU, который будет проверять и тестировать GPU-серверы на местах у поставщиков по всему миру. Роль требует высокой практической вовлеченности и готовности к частым командировкам.

Что предстоит делать

• Проверять и подтверждать конфигурации GPU-серверов согласно техническим спецификациям
• Работать непосредственно с GPU от NVIDIA и серверами
• Проводить диагностику оборудования, тестирование и ввод в эксплуатацию
• Совершать международные поездки по мере необходимости

Что потребуется

• Практический опыт работы с GPU-серверами и GPU от NVIDIA
• Хорошее понимание серверного оборудования и инфраструктуры GPU
• Опыт установки, диагностики или ввода в эксплуатацию оборудования
• Базовые знания Linux
• Способность самостоятельно устранять неполадки на месте
• Хороший технический английский и русский языки

Что важно знать

Роль предполагает частые командировки для тестирования и проверки оборудования перед покупкой или отправкой. Все расходы на поездки покрываются компанией, включая перелеты и проживание.

Вакансия GPU Performance Engineer в Яндексе предполагает работу над повышением эффективности утилизации GPU. Основная задача заключается в формировании гипотез и реализации решений для оптимизации производительности GPU-инфраструктуры.

Что предстоит делать

• Повышение эффективности утилизации GPU через формирование рекомендаций и лучших практик.
• Оптимизация и профилирование для поиска узких мест в производительности и устранения bottlenecks.
• Развитие инструментов диагностики для выявления инфраструктурных проблем.
• Исследование современных решений для организации инфраструктуры обучения и инференса.
• Анализ архитектуры, тестирование и интеграция с разработчиками и ML-инженерами.

Что потребуется

• Знания Python и опыт системного программирования.
• Опыт работы с PyTorch и распределённым обучением.
• Понимание LLM и MLOps, а также GPU-архитектуры.
• Опыт оптимизации производительности GPU-приложений.
• Способность анализировать профили и метрики производительности.

Что важно знать

Это роль с высокой ответственностью за производительность GPU-инфраструктуры, где требуется глубокое понимание как программирования, так и аппаратного обеспечения. Вы будете работать в команде над современными решениями в области машинного обучения и оптимизации вычислений.

Технический менеджер будет отвечать за управление эффективностью GPU-инфраструктуры для Алисы AI, которая обслуживает более 30 миллионов активных пользователей в месяц. Основная задача заключается в построении модели потребления GPU и оптимизации процессов capacity planning.

Что предстоит делать

• Анализировать метрики утилизации GPU и связывать их с экономикой, разрабатывать ROI-дашборды для топ-менеджмента
• Строить предиктивные модели потребности в GPU с учётом роста трафика и новых фич
• Автоматизировать процессы финансового прогнозирования, чтобы уйти от ручного распределения квот
• Координировать работу с командой инфраструктуры Яндекса по приоритизации выдачи карт
• Консультировать продуктовые команды по выбору оптимальных платформ и моделей видеокарт

Что важно знать

Работа предполагает взаимодействие с большими объёмами данных и требует навыков в SQL и Python. Ожидается ориентация на результат и способность находить и решать проблемы самостоятельно. ДМС включает регулярные чекапы и вакцинацию.

Ищем CUDA-разработчика для команды, занимающейся разработкой вычислительного ядра для автономного транспорта. Ваша задача — оптимизация математических алгоритмов и моделей машинного обучения на GPU, что требует глубокого понимания архитектуры вычислительных систем.

Что предстоит делать

• Оптимизация алгоритмов с учётом аппаратных особенностей платформ и автоматизация тестирования
• Ускорение вывода ML-моделей через ONNX с использованием методов квантизации и оптимизации вычислительных графов
• Обеспечение эффективного использования GPU: разработка механизмов планирования вычислений и настройка мониторинга ресурсов

Что потребуется

• Глубокие знания CUDA и C++
• Понимание модели исполнения GPU и иерархии памяти
• Опыт измерения и анализа производительности

Что важно знать

Работа в команде, где сотрудники могут участвовать в профильных конференциях и получать поддержку в подготовке выступлений. Это отличная возможность для профессионального роста и участия в интересных проектах.

Вакансия Senior DevOps / MLOps в VICTORY IT предполагает создание распределённой вычислительной платформы для машинного обучения. Роль требует активного участия в проектировании и развитии инфраструктуры для обработки ML workload’ов на большом масштабе.

Что предстоит делать

• проектировать и с нуля строить распределённую вычислительную платформу на ~1000 машин;
• развивать инфраструктуру на Kubernetes / Nomad для запуска и управления ML workload’ами;
• работать с GPU-кластерами и вычислительными ресурсами разных типов — GPU, CPU, MPS;
• развивать распределённые вычисления на Ray и инфраструктуру для distributed training;
• автоматизировать размещение и запуск задач, управление ресурсами и их загрузкой;
• заниматься масштабированием, производительностью, отказоустойчивостью, CI/CD и мониторингом;
• тесно работать с ML-командой над инфраструктурой для обучения и запуска нейросетей.

Что потребуется

• 3–5+ лет опыта в DevOps / MLOps / Platform Engineering;
• уверенное знание Kubernetes и/или Nomad;
• опыт работы с большими production-кластерами и распределёнными системами;
• практический опыт с GPU-инфраструктурой;
• понимание обучения нейросетей и distributed training;
• опыт с Docker / Docker Registry, CI/CD, Linux, мониторингом;
• опыт проектирования и создания инфраструктуры с нуля.

Что важно знать

Здесь предстоит строить распределённую платформу практически с нуля, что требует высокой ответственности и глубоких технических знаний. Работа с GPU и ML на большом масштабе открывает возможности для значительного влияния на проект.

Senior Infrastructure Engineer (GPU Platform) отвечает за создание и поддержку инфраструктуры для многопроцессорного обучения с использованием GPU. Важна способность диагностировать проблемы в рабочих нагрузках и обеспечивать высокую доступность системы.

Что предстоит делать

• Разработка и поддержка многонодовой инфраструктуры для обучения с использованием GPU
• Работа с Linux, контейнерами и стеком NVIDIA GPU
• Использование NCCL и InfiniBand для оптимизации производительности
• Управление Kubernetes или Slurm для автоматизации инфраструктуры
• Диагностика проблем в сетях, хранилищах и GPU-хостах
• Коммуникация с поставщиками и ведение инцидентов

Что важно знать

Необходимы сильные навыки в Linux и контейнеризации, а также опыт работы с автоматизацией инфраструктуры и наблюдаемостью. Опыт в AI-лабораториях или HPC-средах будет плюсом.

Инженер по производительности GPU отвечает за эффективное использование графических процессоров (GPU), критически важных для работы сервисов Яндекса. Основная задача — повысить эффективность утилизации GPU, оптимизировать производительность и разрабатывать инструменты диагностики для устранения проблем.

Что предстоит делать

• Повышение эффективности утилизации GPU: формирование гипотез и внедрение решений для повышения производительности.
• Оптимизация и профилирование: нахождение узких мест в производительности с помощью профилировщиков.
• Развитие инструментов диагностики: создание и улучшение инструментов для выявления инфраструктурных проблем.
• Исследование и внедрение современных решений: изучение новых подходов к организации инфраструктуры для обучения и инференса.
• Анализ архитектуры, тестирование, интеграция: взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами для оценки аппаратных решений.

Что потребуется

• Знание Python и опыт системного программирования.
• Опыт работы с фреймворком PyTorch.
• Оптимизация производительности GPU-приложений.
• Опыт работы с GPU (NVIDIA) и CUDA.
• Применение подходов параллелизации для распределённого инференса или обучения.

Что важно знать

Работа в команде, ориентированной на максимальную отдачу от GPU, с возможностью внедрения современных решений в инфраструктуру. Яндекс предлагает разнообразные бонусы и активное комьюнити.