Руководитель направления по внедрению ПО

Мы ищем технического эксперта, отвечающего за адаптацию, оптимизацию и внедрение моделей искусственного интеллекта в вычислительные среды заказчиков. Место работы: г Москва Требуемый опыт: Более 6 лет Обязанности: * анализ существующего программного стека заказчика: фреймворки, версии, зависимости, ограничения среды выполнения * анализ спецификаций: типы операций (матричные умножения, свёртки, внимание), ширина шины памяти, кэш-иерархия, поддержка специализированных инструкций * выявление «узких мест» архитектуры для конкретного типа моделей * бенчмаркинг эталонных моделей на целевой платформе для установления базовых метрик производительности (задержка (latency), пропускная способность (throughput), энергоэффективность) * совместная работа с заказчиком для определения целевых метрик. * адаптация архитектуры модели (совместно с Data Science team): Замена операций, неэффективных на целевой архитектуре, Рефакторинг графа вычислений для минимизации перемещений данных между уровнями памяти, адаптация под ограничения: максимальный размер батча, разрешённые типы данных. * проверка корректности измененных моделей: Сравнительный анализ точности до/после оптимизации (метрики: F1, mAP в зависимости от задачи), тестирование на краевых случаях и аномальных входных данных, Обеспечение воспроизводимости результатов в рамках допустимого отклонения на стороне заказчика. * встраивание в CI/CD и MLOps (совместно с инженерами заказчика). * проведение технических тренингов по работе с оптимизированными моделями. подготовка презентаций и материалов для демонстрации результатов работы представителям заказчика * руководство командой инженеров Требования: * экспертный уровень PyTorch, практический опыт с ONNX, TensorRT, TVM, MLIR или OpenVINO. * глубокое понимание трансформеров (FlashAttention), CNN (ResNet, EfficientNet) и диффузионных моделей для CV/NLP/мультимодальных задач. * подтвержденный опыт оптимизации инференса под альтернативные GPGPU (AMD Instinct, Intel Ponte Vecchio, Ascend 910B/C) или специализированные ASIC (Groq LPU, Cerebras WSE, SambaNova). * понимание работы памяти (кэш-линии, локальность данных, выравнивание), управления потоками и взаимодействия с драйверами ОС. * владение системными профайлерами (_perf_, _VTune_, NVIDIA Nsight) для поиска узких мест на уровне железа. * анализ дампов памяти и трассировок выполнения кода. * уверенная работа с Docker и Kubernetes для оркестрации ИИ-сервисов в production-среде. * знание принципов микросервисной архитектуры и построения асинхронных конвейеров обработки данных. * настройка сбора метрик производительности через Prometheus/Grafana/Victoria Metrics и управление логированием. * базовое понимание защиты от атак через зашумление данных (_adversarial attacks_) и разграничение доступа к моделям. Условия: * комфортный современный офис - м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.