- Страна
- Россия
Технический менеджер (управление эффективностью GPU-инфраструктуры Алисы AI)
Оценка ИИЭто уникальная позиция в топовой технологической компании (Яндекс) с работой над передовыми AI-продуктами. Вакансия предлагает высокий уровень влияния на продукт, работу с гигантскими масштабами данных и отличный социальный пакет, включая расширенное ДМС.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков: глубокой технической экспертизы в области GPU-инфраструктуры, продвинутой аналитики данных (SQL, Python) и умения выстраивать сложные бизнес-процессы на стыке с экономикой. Высокая ответственность за стратегический ресурс компании в условиях дефицита железа добавляет сложности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций технического менеджера такого уровня в Яндексе рыночные ожидания составляют от 300 000 до 500 000 рублей и выше, включая бонусы и опционы. Это соответствует верхнему сегменту рынка для специалистов по инфраструктурной аналитике и управлению эффективностью.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🔎 Технический менеджер (управление эффективностью GPU-инфраструктуры Алисы AI)*
Аудитория Алисы AI — более 30 миллионов активных пользователей в месяц. Для работы множества фич (от сложных LLM-агентов до генерации видео) мы задействуем гигантский парк GPU. В условиях мирового дефицита железа эффективность этого кластера — наш стратегический приоритет. Ищем технического менеджера, которому предстоит решить нетривиальную задачу: построить целостную модель потребления GPU и выстроить прозрачный процесс capacity-планирования.
Какие задачи вас ждут:
• Аналитика и юнит-экономикаВам предстоит связать метрики утилизации с экономикой: считать стоимость запроса и генерации, анализировать паттерны потребления и разрабатывать ROI-дашборды для топ-менеджмента. Для работы с сырыми данными, проверки гипотез и поиска узких мест нужно будет самостоятельно писать скрипты (Python, SQL). Приветствуется использование AI-ассистентов для решения задач.
• Capacity planning и автоматизацияВы будете строить предиктивные модели потребности в GPU с учётом органического роста трафика и запуска новых фич, а также автоматизировать процессы финансового прогнозирования, чтобы полностью уйти от ручного распределения квот.
• Координация и архитектураНужно будет выстроить прозрачный процесс приоритизации выдачи карт совместно с командой инфраструктуры Яндекса. Вы будете консультировать продуктовые команды по выбору оптимальных платформ и моделей видеокарт, управлять кросс-командными проектами оптимизации.
Мы ждём, что вы:• Работали с большими объёмами данных: знаете SQL (обязательно), владеете Python (желательно)
• Выстраивали процессы: например, занимались рефакторингом кода или запускали бизнес-процессы
• Умеете находить паттерны и строить модели
• Ориентированы на результат: не ждёте инструкций, а находите проблемы и решаете их
Почему у нас хорошо:Наше ДМС поможет предотвратить болезни: в него входят регулярные чекапы и вакцинация. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Data Analysis
- Capacity Planning
- Unit Economics
- GPU Infrastructure
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков планирования ресурсов и понимания специфики GPU.
Как бы вы подошли к построению модели прогнозирования потребности в GPU для запуска новой LLM-фичи с учетом пиковых нагрузок?
Оценка способности связывать технику с деньгами.
Какие метрики вы бы включили в ROI-дашборд для топ-менеджмента, чтобы обосновать закупку новой партии видеокарт?
Проверка технических навыков работы с данными.
Опишите ваш опыт использования SQL и Python для поиска аномалий в паттернах потребления ресурсов. Какие библиотеки вы обычно используете?
Оценка навыков приоритизации и управления конфликтами.
Как вы будете действовать в ситуации, когда две продуктовые команды одновременно запрашивают дефицитные GPU-ресурсы для критически важных проектов?
Проверка понимания архитектуры.
В чем, по вашему мнению, заключаются основные сложности при переходе от ручного распределения квот к автоматизированному capacity-планированию в крупной инфраструктуре?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
