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 ждем, 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:
- Работали с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel
- Оптимизировали пайплайны обработки облаков точек или изображений
- Знакомы с Python и ML-фреймворками (PyTorch)