О компании
Наша команда разрабатывает вычислительное ядро для направления автономного транспорта. В рамках проекта требуется эффективная реализация сложных математических алгоритмов и моделей машинного обучения на GPU.
Обязанности
- Повышение эффективности алгоритмов: оптимизировать алгоритмы, учитывая аппаратные особенности платформ, автоматизировать тестирование алгоритмов и их адаптацию к платформе.
- Оптимизация инференса ML-моделей: 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: обеспечивать эффективное использование GPU, разрабатывать механизмы планирования вычислений, создавать инфраструктуру для запуска нагрузок и настраивать мониторинг распределения ресурсов.
Требования
- 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)
Условия