Эта позиция является частью проекта для известной высокотехнологичной компании, специализирующейся на базовой инфраструктуре для масштабных задач искусственного интеллекта (AI). Команда работает с основными системами ML-компиляторов и средами выполнения, которые обеспечивают выполнение AI на процессорах CPU, GPU и специализированных ускорителях, таких как TPU. Проект направлен на адаптацию, стабилизацию и проверку сложных, критически важных с точки зрения производительности систем, чтобы они могли надежно работать в различных средах и контекстах выпуска, оставаясь при этом в соответствии с эволюцией современных AI-фреймворков.
Основные функции:
- Работа с большими существующими кодовыми базами на C++, связанными с инфраструктурой ML-компиляции и выполнения.
- Адаптация и развитие существующих систем для корректной работы в различных средах и контекстах развертывания.
- Повышение переносимости, надежности и согласованности основных компонентов инфраструктуры.
- Сотрудничество с командами компиляторов, фреймворков и инфраструктуры для обеспечения корректной интеграции и проверки.
- Вклад в текущую стабилизацию и доработку AI-инфраструктуры, используемой в масштабе.
Квалификация:
- Глубокое знание C++ с опытом работы в больших, зрелых кодовых базах.
- Знакомство с LLVM или системами на основе компиляторов.
- Понимание архитектуры CPU и соображений производительности.
- Знакомство с open-source ML-компиляторами или средами выполнения, нацеленными на CPU или GPU.
- Опыт работы в средах разработки на базе Linux.
- Практический опыт работы в контейнеризированных средах разработки или CI (Docker или аналогичных).
- Рабочее знание Python для общих инженерных задач и инструментов.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной области.
Будет плюсом:
- Опыт работы с масштабными ML-фреймворками, такими как TensorFlow или JAX, и их путями компиляции или выполнения.
- Работа с ML-компиляторными стеками, включая XLA, MLIR или бэкэнды на основе LLVM.
- Интерес к низкоуровневой, чувствительной к производительности AI-инфраструктуре и моделям выполнения, управляемым компилятором.
