GPU Performance Engineer
ЯндексУдалённо6 октября
О вакансии
Разработка и оптимизация инфраструктуры GPU для обучения и инференса больших моделей (LLM), профилирование, работа с производительностью и аппаратными узкими местами
Требования
- Знание Python и системное программирование
- Опыт с PyTorch и torch.distributed
- Навыки параллелизации (data, tensor, pipeline, expert parallelism)
- Понимание задач LLM и MLOps в продакшене
- Опыт работы с GPU (NVIDIA) и CUDA
- Умение оптимизировать производительность и анализировать профили
- Навыки работы с Nsight, nvprof
Источник: Telegram-канал Python Job | Вакансии | Стажировки
Контакт работодателя скрыт
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — откроется прямой контакт по этой вакансии и персональная подборка похожих из сотен Telegram-каналов. Первые 3 дня бесплатно, без карты.
Получить контакт работодателя