Разработчик систем параллельных вычислений на GPU/NPU в Яндекс Москва

Разработчик в команду автономного транспорта Яндекса. Задача — оптимизировать и распараллеливать ML-алгоритмы распознавания и прогнозирования под конкретные аппаратные платформы (GPU/NPU), повышая эффективность при ограниченных ресурсах.

Задачи:

• Повышать эффективность алгоритмов с учётом аппаратных особенностей платформ
• Автоматизировать тестирование алгоритмов и их адаптацию к платформе
• Исследовать современные платформы исполнения параллельных вычислений
• Подбирать оптимальную архитектуру параллельного исполнения алгоритмов на конкретной платформе

Требования:

• Опыт работы с PyTorch или TensorFlow
• Конвертация ML-моделей в ONNX и запуск на TensorRT, ONNX Runtime, TFLite или другом фреймворке
• Опыт использования CUDA/OpenCL, оптимизация и распараллеливание вычислений
• Хорошее знание C++ и Python
• Уверенное владение классическими структурами данных и алгоритмами
• Знание линейной алгебры и теории вероятностей
• Умение объяснять и отстаивать свои решения
• Умение работать в команде

Навыки:

• PyTorch
• TensorFlow
• ONNX
• TensorRT
• ONNX Runtime
• TFLite
• CUDA
• OpenCL
• C++
• Python
• STL
• Deep Learning
• машинное обучение