Разработчик систем параллельных вычислений на GPU/NPU

Мы ставим перед собой масштабную цель: оказаться в числе первых в мире компаний, создавших технологию автономного управления транспортом. Чтобы ускорить работу системы распознавания и прогнозирования и, как результат, научить автомобили и роботов-доставщиков ещё быстрее действовать в дорожных ситуациях, мы используем алгоритмы машинного обучения. Алгоритмы усложняются, их количество растёт, и наша задача — повысить эффективность их работы при ограниченных ресурсах.

• Вам предстоит оптимизировать алгоритмы, учитывая аппаратные особенности платформ, автоматизировать тестирование алгоритмов и их адаптацию к платформе.
• Вы будете исследовать современные платформы исполнения параллельных вычислений и подбирать оптимальную архитектуру параллельного исполнения алгоритмов на конкретной платформе.

• Работали с PyTorch (или TensorFlow), конвертировали ML-модели в ONNX и запускали на TensorRT, ONNX Runtime, TFLite или любом другом фреймворке
• Использовали CUDA/OpenCL, оптимизировали и распараллеливали вычисления на CUDA/OpenCL или других архитектурах ускорителей
• Хорошо знаете C++, Python
• Уверенно владеете классическими структурами данных и алгоритмами
• Знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятностей
• Можете объяснять свои решения и отстаивать их перед оппонентами
• Умеете работать в команде
• Будет плюсом: Решали прикладные задачи с помощью машинного обучения или Deep Learning; Писали кастомные плагины для ONNX, TensorRT или любого другого фреймворка с использованием C++, CUDA, OpenCL; Знакомы с методами сжатия, прунинга, квантизации нейросетей; Разбираетесь в дискретной математике и теории оптимизации; Хорошо знаете STL; Имеете опыт индустриальной разработки, не связанной с машинным обучением

• Условий в вакансии нет