Team Lead ML

В международную компанию ищем Team Lead ML

Обязанности

• Анализ и оптимизация производительности ИИ вычислений на различных аппаратных платформах и ML фреймворках
• Определение подходящих рабочих нагрузок и микро-тестов, которые будут использоваться для тестирования производительности
• Отслеживание трендов в области ИИ алгоритмов и моделей, а также их аппробация на оборудовании компании
• Эксперименты с различными техниками оптимизации моделей, такими как квантование, прорежевание, сжатие и т.д.
• Диагностика и отладка сложных гетерогенных вычислительных систем и ПО
• Взаимодействие с командами разработки софта и встроенного ПО для достижения поставленных целей производительности, эффективности и качества разрабатываемого ПО

Требования

• 5+ опыта программирования на C++ и Python
• Глубокое понимание архитектуры компютера и специализированных ускорителей (GPU/TPU/NPU/...), низкоуровневых оптимизаций, иерархии памяти, планировщиков исполнения инструкций, компромиссов производительности и т.д.
• Практический опыт работы с DL фреймворками (PyTorch, TensorFlow) и моделями (CNN, RNN, Transformers)
• Общий опыт обучения и развертывания ML моделей
• Знакомство с лучшими практиками разработки ПО, включая тестирование, профилирование, отладку, документирование, версионирование, отслеживание ошибок и планирование
• Опыт разработки распределенных ИИ систем и параллельных программ является плюсом
• Опыт разработки и развертывания LLM является плюсом
• Английский язык ( письменный, разговорный)

Условия:

• Ежегодный оплачиваемый отпуск – 28 календарных дней;
• Медицинская страховка (ДМС) – после испытательного срока;
• Страховка от несчастных случаев;
• Обучение и сертификация за счет средств Компании.
• Выходной день в честь дня рождения.
• Полная занятость: гибридный формат, 40 часов в неделю. Офис в Москве, м.Шаболовская
• Возможность участия в реальном высокотехнологичном проекте по созданию и тестированию передовых фотонных интегральных схем для систем ИИ.
• Конкурентная заработная плата, перспективы профессионального развития, участие в междисциплинарной команде специалистов