CUDA-разработчик (инфраструктура и ускорение вычислений) в Автономный транспорт
Наша команда разрабатывает вычислительное ядро для направления автономного транспорта. Ищем сильного CUDA-разработчика. Откликайтесь, если профессионально пишете на CUDA и C++, понимаете модель исполнения GPU и иерархию памяти, умеете измерять и объяснять, где теряется производительность.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* 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* Работали с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel * Оптимизировали пайплайны обработки облаков точек или изображений * Знакомы с Python и ML-фреймворками (PyTorch)
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* 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* Работали с TensorRT, Triton, cuDNN или собственными kernel * Оптимизировали пайплайны обработки облаков точек или изображений * Знакомы с Python и ML-фреймворками (PyTorch)