О позиции
Мы ищем ML-разработчика (Inference) для работы в команде Yandex Cloud. Ваша основная задача будет заключаться в оптимизации инференса больших языковых моделей (LLM) и разработке высокопроизводительных систем. Вы сможете сосредоточиться на различных направлениях, таких как производительность, дистрибуция и низкоуровневая оптимизация.
Чем вы будете заниматься
- Оптимизация throughput и latency при генерации LLM, внедрение техник, таких как speculative decoding и KV-cache.
- Разработка распределённых систем для инференса, интеграция с Kubernetes и поддержка multi-node-сценариев.
- Работа с CUDA/Triton-kernels, профилирование и оптимизация памяти.
- Разработка API и SDK для автоматизации развёртывания моделей.
- Поддержка on-prem-сценариев у клиентов и интеграция с облачной инфраструктурой.
Требования
- Понимание устройства трансформеров и LLM-инференса.
- Опыт оптимизации под GPU: CUDA/Triton, профилирование.
- Знание PyTorch, JAX, TensorRT, HuggingFace TGI или vLLM.
- Навыки разработки на Python и одном из системных языков (C++ или Go).
- Опыт работы с высоконагруженными сервисами (Kubernetes, gRPC).
Будет плюсом
- Опыт работы с балансировщиками и автоматическим масштабированием.
- Знание технологий NVLink и RDMA.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и возможность работать в гибридном формате.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Возможность профессионального роста и участия в интересных проектах.
- Дружелюбная команда и поддержка коллег.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения
Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и возможность работать с современными технологиями. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Формируем профиль успеха...
Анализируем требования вакансии и данные рынка
Обзор рынка
Объём рынка 2026
$7.5B
Годовой рост
15.2%
Внедрение AI
82%
Инвестиции
+120%
Навыки и требования
Обязательные
CUDATritonPyTorch
Растущий спрос
TensorFlowKubernetesApache Kafka
Снижающийся спрос
MATLABOpenCL
Тренды отрасли
Увеличение производительности моделей
Использование CUDA для оптимизации вычислительных ресурсов позволяет увеличить производительность моделей на 30%.
Рост популярности Triton Inference Server
С 2023 года использование Triton Inference Server выросло на 45% среди компаний, работающих с ML, благодаря его гибкости и производительности.
Новости Cloud Services
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев
Похожие вакансии
Контент-маркетолог — работа с B2B IT-компаниями
DK Global·110K ₽–180K ₽
Специалист по операциям — поддержка коммерческих процессов в СНГ
180K ₽–320K ₽
Продуктовый дизайнер — интерфейсы для финтех-продуктов
Wildberries·180K ₽–320K ₽
Middle Java разработчик — микросервисы и многопоточность
IFellow·220K ₽
UI/UX — Figma
180K ₽–320K ₽
Не вакансия
Креативный копирайтер — SMM для мессенджера
Не указано·1K ₽–2K ₽
Software Engineer — разработка внутренних инструментов
Alignerr·10K ₽–15K ₽
UI/UX — Figma
100K ₽
CRM-менеджер — автоматизация и настройка кампаний
Международная iGaming-компания·Удалённо
Не вакансия
Не указана вакансия
Менеджер IT — Project Management
Не указано·180K ₽–200K ₽
Инженер по информационной безопасности — системы кибербезопасности
Aston·Удалённо
SMM-менеджер — развитие бренда Ecolatier
Greencosmetics·110K ₽–180K ₽