Senior C++ CUDA Developer
Оценка ИИИнтересный технологический стек на стыке GPU-вычислений и ИИ, конкурентная зарплата для РФ/РБ и удаленный формат работы делают вакансию очень привлекательной для Senior-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний как в низкоуровневом GPU-программировании (CUDA), так и в архитектуре СУБД, а также требованием к 5-летнему стажу.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до 320 000 руб. находится в рамках рыночного диапазона для Senior C++ разработчиков в России, однако для узкой специализации CUDA/GPU-native это скорее средний или даже чуть ниже среднего показатель, так как эксперты в этой области часто претендуют на суммы от 400 000 руб. и выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior C++ CUDA Developer
Зарплата: до 320 000 руб в месяц
Местоположение: Россия, Беларусь
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 22.10.2026
Требования:
• От 5 лет разработки на C++, включая C++17, и от 2 лет GPU-программирования в промышленных системах
• Уверенная CUDA: собственные ядра, иерархия памяти, streams, copy/compute overlap, occupancy и register pressure
• Понимание устройства СУБД: SQL, планы выполнения, алгоритмы JOIN и агрегаций, колоночное хранение
• Практический опыт работы с ИИ-агентами - Claude Code, Cursor, Codex или аналогами
Важно:
*📌* Оформление: только по ИП
О компании:
Разработка вычислительного ядра GPU-native data engine для ИИ и аналитики
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Alexandr Cvitca
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- C++
- CUDA
- GPU Programming
- SQL
- DBMS
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания аппаратных ограничений и оптимизации производительности ядер.
Как вы подходите к оптимизации register pressure и как это влияет на occupancy в ваших CUDA-ядрах?
Важно для понимания того, как кандидат реализует перекрытие операций для повышения эффективности.
Расскажите о вашем опыте реализации copy/compute overlap с использованием CUDA streams. С какими сложностями вы сталкивались?
Вакансия связана с движком данных, поэтому важно понимание специфики колоночного хранения.
В чем заключаются основные преимущества и сложности реализации алгоритмов JOIN для колоночных СУБД на GPU по сравнению с CPU?
Проверка навыков работы с современными инструментами разработки.
Как именно вы интегрируете ИИ-агентов (например, Claude Code или Cursor) в свой рабочий процесс при написании сложного системного кода на C++?
Проверка знаний о работе с памятью, что критично для производительности GPU.
В каких случаях вы отдаете предпочтение использованию Shared Memory перед L1 кэшем или Read-Only Data Cache?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
