Сбер

Deep Learning/CUDA Engineer (GigaChat)

Коротко

Инженер в команду инференса GigaChat: ускорение и запуск на проде новых, в том числе мультимодальных, архитектур модели. Работа с кастомными CUDA-ядрами, квантизацией, speculative decoding, оптимизацией KV-cache, тензорным/пайплайн-параллелизмом и профилированием производительности. Требуется опыт в глубоком обучении и LLM, глубокое знание CUDA и Python, опыт использования GigaChat/Kandinsky и навыки создания AI-агентов. Офис в Москве у м. Кутузовская, возможен гибридный или удалённый формат работы (в РФ).

О команде
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

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте