Founding GPU Engineer

Должность: Ведущий инженер GPU Местоположение: Лондон / Великобритания / Лондон, Великобритания / Удаленно

Fuse Energy — энергетический стартап, миссия которого — сделать энергию доступной, недорогой и быстрой. Мы сочетаем мышление, основанное на фундаментальных принципах, с передовыми технологиями для создания радикально лучшей энергетической системы.

Мы привлекли более 200 миллионов долларов от ведущих инвесторов, включая Balderton, Lakestar, Accel, Creandum, Lowercarbon, Ribbit, 20VC, Hummingbird и Collaborative Fund, а также от стратегических ангелов, включая Нико Росберга и партнеров Meta, Revolut, Spotify и Uber.

Мы строим полностью интегрированную энергетическую компанию: разрабатываем собственные проекты в области солнечной энергетики, аккумуляторов и других видов генерации, строим собственное оборудование, совершенствуем и развиваем сетевую инфраструктуру, торгуем электроэнергией в режиме реального времени, используем ИИ во всех аспектах бизнеса и устанавливаем распределенные источники энергии в домах. Продавая напрямую потребителям, мы устраняем посредников, снижаем затраты и передаем сэкономленные средства нашим клиентам.

Поскольку центры обработки данных становятся одним из крупнейших и наиболее быстрорастущих источников спроса на электроэнергию, Fuse расширяется в область высокопроизводительных вычислительных инфраструктур на стыке энергетики и ИИ, оптимизируя планирование, охлаждение и балансировку энергоемких GPU-нагрузок с учетом условий сети в реальном времени. Мы ищем Ведущего инженера GPU для разработки и оптимизации программного обеспечения с ускорением на GPU для систем центров обработки данных: низкоуровневое инженерное проектирование производительности для крупномасштабных вычислительных кластеров, увязывающее поведение GPU-нагрузок с доступностью энергии и спросом в сети. Это ставит инженерию производительности CUDA/GPU в центр масштабирования вычислительной инфраструктуры Fuse.

Обязанности

• Разрабатывать, внедрять и оптимизировать CUDA-ядра для высокопроизводительных, чувствительных к задержкам рабочих нагрузок
• Профилировать и настраивать производительность GPU, устраняя узкие места в вычислениях, пропускной способности памяти и межсоединениях (NVLink/PCIe)
• Создавать инструменты для корреляции энергопотребления и утилизации кластера GPU с ценами на энергию и сигналами сети в реальном времени
• Оптимизировать масштабирование на нескольких GPU и нескольких узлах с использованием NCCL, MPI или аналогичных библиотек связи
• Работать с командами инфраструктуры центров обработки данных над стратегиями ограничения мощности, динамического изменения напряжения/частоты и планирования рабочих нагрузок, которые снижают затраты на энергию и углеродный след
• Сотрудничать с инженерами ML/систем для интеграции пользовательских ядер в конвейеры обучения/инференса
• Проводить сравнительное тестирование с базовыми показателями CPU/GPU и добиваться постоянного повышения производительности
• Вносить вклад во внутренние библиотеки, документацию и лучшие практики в области инженерии производительности GPU

Требования

• Более 4 лет опыта написания продакшн-кода CUDA или эквивалентный сильный проектный/отраслевой опыт
• Глубокое понимание архитектуры GPU (SM, warp, иерархия памяти, утилизация)
• Владение C++ и CUDA; опыт работы с Python для инструментов/оркестровки
• Опыт работы с инструментами профилирования производительности (Nsight Systems/Compute)
• Знакомство с масштабированием на нескольких GPU/нескольких узлах (NCCL, MPI, RDMA/InfiniBand)
• Четкое понимание оптимизации памяти, слияния ядер и проектирования параллельных алгоритмов
• Готовность работать по всему стеку, от низкоуровневых ядер до инфраструктуры системного уровня

Бонусы

• Triton, cuDNN, cuBLAS или пользовательские фреймворки для инференса/обучения ML; управление питанием/терморегулирование в центрах обработки данных или системы реагирования на спрос; HPC, количественные финансы или крупномасштабные распределенные системы; Kubernetes/Slurm для оркестровки GPU-кластеров; интерес к энергетическим рынкам, сетевым системам или вычислительным системам, ориентированным на устойчивое развитие.

Преимущества

• Конкурентоспособная заработная плата и возможность получения опционов
• Схема ежегодного бонуса
• Полностью оплачиваемая техника, соответствующая вашим потребностям
• Частная медицинская страховка
• Компенсация завтраков и ужинов для сотрудников, работающих в офисе

Поскольку мы нанимаем сотрудников по всему миру, льготы могут различаться в зависимости от местоположения.