- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
CUDA-разработчик (инфраструктура и ускорение вычислений) в Автономный транспорт
Оценка ИИЯндекс — топовый работодатель с уникальными задачами в области беспилотников. Стек технологий современный, а сфера автономного транспорта является одной из самых перспективных в AI.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний архитектуры GPU и опыта низкоуровневой оптимизации. Работа в беспилотниках требует исключительной точности и производительности кода.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в Яндексе для специалистов такого уровня обычно соответствуют верхнему сегменту рынка, часто включая значительные бонусы и опционы (RSU). Указанный диапазон отражает рыночные реалии для Senior CUDA инженеров в России.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Yandex уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса, чтобы создавать будущее автономного транспорта с помощью высокопроизводительных вычислений!
Описание вакансии
CUDA-разработчик (инфраструктура и ускорение вычислений) в Автономный транспорт
Стек: CUDA, C++, GPU architecture, ONNX, Machine Learning, Performance optimization, TensorRT, Triton
Yandex — это крупнейшая российская технологическая компания, предоставляющая широкий спектр интернет-сервисов, включая поисковую систему, карты, такси, доставку еды и облачные технологии.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- C++
- Machine Learning
- CUDA
- TensorRT
- Performance Optimization
- GPU Architecture
- ONNX
- Triton
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат управляет памятью для минимизации задержек в реальном времени.
Расскажите о различиях между Shared memory и Global memory в CUDA и в каких случаях использование первой критично для производительности?
Проверка опыта работы с инструментами оптимизации нейросетей, указанными в стеке.
Какие техники оптимизации в TensorRT вы использовали для ускорения инференса моделей на специфическом железе?
Беспилотники требуют работы в реальном времени, поэтому навыки профилирования обязательны.
Какими инструментами профилирования (например, Nsight Systems/Compute) вы пользуетесь для поиска узких мест в ядрах CUDA?
Проверка понимания современных подходов к обслуживанию моделей.
В чем преимущество использования Triton Inference Server для развертывания моделей в инфраструктуре автономного транспорта?
Оценка навыков написания эффективного C++ кода в связке с GPU.
