Описание
Команда решает инженерные задачи в области разработки высокопроизводительных вычислительных систем.
Задачи
•Разрабатывать, моделировать и документировать архитектуру устройств вычислительной системы
•Писать код симулятора производительности на C++ и Python, разрабатывать фокусные тесты производительности
•Анализировать производительность и энергоэффективность вычислительной системы на симуляторах и прототипах, самостоятельно разрабатывать и автоматизировать инфраструктуру анализа производительности
•Изучать новые типы вычислительных архитектур, исследовать отчёты и публикации об архитектуре процессоров, анализировать применимость отдельных решений
•Читать и составлять спецификации
•Взаимодействовать с командами прикладного и системного ПО для исследования поведения вычислительной системы на реальных нагрузках, вырабатывать решения в ПО и аппаратуре для повышения производительности и энергоэффективности будущих устройств
Требования
•Отлично понимать архитектуру вычислительных систем (x86, ARM и/или RISC-V)
•Иметь опыт реализации микроархитектуры и/или программной модели ключевых компонентов современных вычислительных систем
•Иметь опыт работы с SystemC, Sparta, Verilator или аналогичным фреймворком
•Иметь опыт разработки на C++ от 3 лет, включая работу со средствами параллельного программирования
•Владеть bash и Python
•Владеть средствами сборки CMake, Nix или Conan
•Уметь работать с контролем версий git и методологией CI/CD
•Уметь работать в команде и самостоятельно планировать работу
•Уметь лаконично объяснять и документировать результаты
•Обладать критическим мышлением и навыком решения задач
•Уметь ясно доносить идеи своей и смежным командам
•Уметь с эмпатией и поддержкой выслушивать коллег, понимать их идеи, точки зрения и ценности
Будет плюсом
Опыт конкурентного анализа высокопроизводительных вычислительных систем, составления и презентации MRD/PRD, работы с эмуляторами и симуляторами архитектуры (QEMU, gem5), профилирования производительности CPU/GPU, знание Verilog, SystemVerilog и ассемблера, базовые знания анализа данных и Pandas.
Условия
•Комфортный современный офис на Кутузовском, 32А
•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
•Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
