ЯндексРазработчик систем параллельных вычислений на GPU/NPU в Автономный транспорт
офис, гибрид, Москва
Команда работает над ускорением моделей распознавания и прогнозирования для системы автономного управления. Вы будете оптимизировать и портировать ML-алгоритмы под GPU/NPU, подбирать архитектуру исполнения и автоматизировать адаптацию моделей к платформам для более быстрой реакции роботов и автомобилей
ГрейдSenior
Стек
C++PyTorchCUDATensorRTPythonONNXONNX RuntimeOpenCLTFLite
Задачи
- •Оптимизировать и распараллеливать алгоритмы под аппаратные ускорители
- •Портировать и конвертировать ML-модели в ONNX и запускать на рантаймах/инференс-фреймворках
- •Разрабатывать кастомные плагины/ядра для TensorRT/ONNX и других фреймворков
- •Автоматизировать тестирование и адаптацию алгоритмов под платформы
- •Исследовать и выбирать оптимальную архитектуру параллельного исполнения на конкретных платформах
Обязательно
- •Опыт с PyTorch или TensorFlow и конвертацией моделей в ONNX
- •Опыт запуска моделей на TensorRT, ONNX Runtime, TFLite или аналогичных рантаймах
- •Знание и практика CUDA/OpenCL и распараллеливания вычислений
- •Хорошее владение C++ и Python
- •Уверенные знания структур данных и алгоритмов
- •Понимание линейной алгебры и теории вероятностей
- •Умение объяснять и защищать архитектурные решения, работать в команде
Будет плюсом
- •Опыт прикладного применения ML/Deep Learning
- •Разработка кастомных плагинов для ONNX/TensorRT с C++/CUDA/OpenCL
- •Знание методов сжатия, прунинга и квантизации нейросетей
- •Понимание дискретной математики и теории оптимизации
- •Хорошее знание STL
- •Опыт индустриальной разработки вне ML
