Инженер по производительности GPU

Что за роль

В этой роли вы будете ответственны за управление графическими процессорами (GPU) в Яндексе, обеспечивая их эффективное использование для ключевых сервисов. Задачи включают исследование и внедрение решений для повышения производительности, оптимизацию доступа к памяти и разработку инструментов диагностики.

Что предстоит делать

• Повышение эффективности утилизации GPU через исследования и внедрение решений
• Оптимизация и профилирование GPU-приложений для устранения узких мест
• Создание инструментов для диагностики инфраструктурных проблем
• Изучение современных решений для обучения и инференса, их оценка и внедрение
• Анализ архитектуры и взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами

Что потребуется

• Опыт работы с Python и системным программированием
• Знание фреймворка PyTorch
• Оптимизация производительности GPU-приложений
• Опыт работы с CUDA и GPU (NVIDIA)
• Применение подходов параллелизации для распределённого инференса

Что важно знать

Яндекс предлагает разнообразные бонусы, включая спортивные клубы и киберспортивное сообщество. Это отличная возможность для тех, кто хочет развиваться в области GPU-технологий.