ML-разработчик (Inference) в Yandex Cloud@ Яндекс
О позиции
Мы ищем ML-разработчика (Inference) для работы в ML-сервисах Yandex Cloud. Эта позиция предлагает возможность работать над передовыми технологиями в области машинного обучения и оптимизации инференса. Вы будете заниматься производительностью и масштабируемостью инференса, а также разрабатывать распределённые системы для больших моделей.
Чем вы будете заниматься
- Оптимизация throughput и latency при генерации LLM, внедрение техник вроде speculative decoding и continuous batching.
- Разработка и развитие распределённых систем для инференса, интеграция с Kubernetes и автоматическое масштабирование.
- Низкоуровневая оптимизация с использованием CUDA/Triton-kernels, профилирование и оптимизация памяти.
- Разработка API и SDK для разработчиков, автоматизация развёртывания и обновления моделей.
Требования
- Понимание устройства трансформеров и LLM-инференса: attention, кеширование, последовательная генерация.
- Опыт оптимизации под GPU: CUDA/Triton, профилирование, работа с Tensor Cores.
- Умение работать с PyTorch, JAX, TensorRT, HuggingFace TGI или vLLM.
- Навыки разработки на Python и одном из системных языков (C++ или Go).
- Опыт построения и эксплуатации высоконагруженных сервисов (Kubernetes, gRPC, observability).
Будет плюсом
- Опыт работы с балансировщиками и поддержкой multi-node-сценариев.
- Знания в области облачной инфраструктуры и интеграции с on-prem-сценариями.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и возможность профессионального роста.
- Гибкий график работы и возможность частично удалённой работы.
- Доступ к современным технологиям и инструментам в области ML.
- Команда профессионалов и возможность участия в интересных проектах.
Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и возможность работы с современными технологиями. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками, такими как PyTorch и TensorRT, для разработки и оптимизации моделей машинного обучения.
Способность работать в гибридном режиме, включая высокую степень самоорганизации и умение эффективно сотрудничать с командой через удаленные инструменты.
Опыт работы с распределенными системами и контейнерами, такими как Kubernetes, для масштабирования ML-моделей и оптимизации инференса в облачной среде.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Cloud Services
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев