Инженер по производительности GPU

Что за роль

Вакансия инженера по производительности GPU в Яндексе предполагает работу с одним из самых ценных ресурсов компании — графическими процессорами. Основная задача заключается в повышении эффективности их использования, что критически важно для работы ключевых сервисов.

Что предстоит делать

• Повышение эффективности утилизации GPU: формирование гипотез и реализация решений для повышения производительности.
• Оптимизация и профилирование: выявление и устранение узких мест, оптимизация доступа к памяти и пропускной способности.
• Развитие инструментов диагностики для быстрого выявления инфраструктурных проблем.
• Исследование современных решений для организации инфраструктуры обучения и инференса.
• Анализ архитектуры и взаимодействие с разработчиками и ML-инженерами для улучшения 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

Яндекс предлагает комьюнити с различными клубами и активностями. Это отличная возможность для профессионального роста и участия в интересных проектах.