Опубликовано 10 дней назад

Deep Learning/CUDA Engineer (GigaChat) в ПАО Сбербанк удалённо

World iconудаленно
Money bag iconне указана

Мы - команда инференса GigaChat. Всё, что модель отвечает пользователю, проходит через наш движок - и наша работа в том, чтобы это происходило быстро, дёшево и не падало никогда.У нас нет опции «подождём, пока это появится в vLLM». GigaChat - это свои архитектуры и свои мультимодальные модели, и когда исследователи приносят новую архитектуру, именно мы делаем так, чтобы она летала на проде: пишем ядра, придумываем, как разложить её по GPU, выжимаем токены в секунду там, где, казалось бы, выжимать уже нечего.Это работа, где результат меряется в миллисекундах и мегаваттах: каждый процент ускорения - это тысячи GPU-часов и реальные деньги. И где между «прочитал свежую статью» и «это крутится на проде под нагрузкой» проходят недели, а не годы.

Обязанности:
Чем предстоит заниматься:

  • Заставлять новые архитектуры GigaChat (включая мультимодальные) работать на проде быстро
  • Ускорять всё, что можно ускорить: кастомные CUDA-ядра, квантизация, speculative decoding, оптимизации KV-cache, continuous batching — и то, чему ещё нет устоявшегося названия
  • Придумывать, как разложить большую модель по GPU и по кластеру так, чтобы ни один FLOPS не простаивал: тензорный/пайплайн-параллелизм, disaggregated prefill/decode, шедулинг запросов
  • Профилировать честно и глубоко: находить, куда на самом деле уходят миллисекунды — в ядре, в раскладке памяти, в сети или в планировщике — и убирать это
  • Держать прод: движок, через который проходят все запросы к GigaChat, должен успешно переживать абсолютно всё
  • Читать свежие статьи и код лучших движков (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) не как пользователь, а как конкурент: понимать, что у них хорошо, и делать у себя лучше — с поправкой на наши архитектуры

Требования:

  • опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM
  • глубокое знание CUDA и Python
  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
  • навыки создания и использования AI-агентов.

Условия:

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (в РФ)
  • годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • ипотека для сотрудников по дисконтной прогамме
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Эту вакансию мы нашли в sber
ПС

ПАО Сбербанк

удалённо

Получить оффер

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

вакансии джуниор
как откликнуться на вакансию
примеры вакансий junior
вакансии по Python
стажировки по Python
Автоотклики