Инженер по оптимизации нейросетевых моделей

Динамично растущая команда, разрабатывающая средства оптимизации исполнения математических моделей искусственного интеллекта для всей экосистемы Сбера.

Обязанности

• проведение анализа производительности различных нейронных сетей на различных ускорителях
• подготовка и настройка тестовых стендов
• запуск выбранных нейронных сетей
• оптимизация параметров запуска в зависимости от конфигураций тестового стенда
• снятие результатов тестов производительности
• обработка и анализ результатов тестов производительности
• поиск причин возможных отклонений полученных результатов от ожидаемых значений
• запуск различных тестов производительности нейронных сетей
• анализ появления новых нейронных сетей
• выводы о технических возможностях запуска новых нейронных сетей на различных ускорителях
• обеспечение стабильного и корректного исполнения работы нейронных сетей на имеющемся оборудовании.

Требования

• знание основных базовых архитектур нейросетей и метрик качества в одной или нескольких областях: CV, NLP, Audio, Rec systems
• опыт работы с ONNX, Pytorch, TensorFlow
• знания Git и Docker на пользовательском уровне
• уверенное знание Python
• Linux на уровне пользователя

будет плюсом:

• опыт практического применения OpenVINO, TensorRT, TVM
• опыт разработки на C++
• опыт написания пользовательских слоев для фреймворков.

Условия

• комфортный современный офис на Тургенева, 30 (бывший офис Интела), гибридный график работы
• 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
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.