__tl;dr: low-level/kernel engineer, $150k-300k / year, part-time possible, remote __ Сейчас многие ИИ-компании пошли в низкоуровневую разработку — почтому что модели впервые в истории что-то там могут, а значит нужны специалисты чтобы это что-то проверять и дорабатывать ⚙️

Вот Антропик на прошлой неделе выложили take-home challenge для кернел-девов: оптимизация обхода дерева на кастомном процессоре.

Базовый результат — 147к циклов, Claude Opus 4.5 набирает в сто раз меньше. Сможете быстрее — получаете фасттрек. Видели? Может, даже участвовали? 👀

Если переезжать вы не готовы даже ради Антропик — можно поработать на удалёнке с ними и другими топовыми лабами в Preference Model. Ребята строят RL-среды, после которых модели меньше реворд-хакают и лучше справляются со сложными задачами. У компании фаундерки из Anthropic и DatologyAI и $16M от Andreessen Horowitz + SignalFire. Сейчас им особенно нужны люди, которые сделают среды для обучения LLM быстрому низкоуровневому коду 🖥

Вам подойдёт, если вы разбираетесь в: ⚡️ низкоуровневой оптимизации — CUDA/HIP, память и кэши, ассемблер, C++, ИЛИ ⚡️ компиляторах и JIT — Triton, JAX/XLA, LLVM, MLIR, ИЛИ ⚡️ ML-инфре — vLLM, PyTorch internals, NCCL.

🔘А ещё знаете Python и английский на C1+.

В прошлом посте вы захейтили контракторский формат — мы удивились!

Нам и правда кажется, это офигенно для кучи кейсов. Если у вас, например, сейчас PhD — берёте 20 часов в неделю. Хотите попробовать без долгого коммитмента — пожалуйста.

А если хотите фуллтайм — будет выходить **$150k-300k в год на удалёнке, **и возможность перейти в штат, если понравитесь друг другу и захотите в SF.

Ваш take-home от Лунапарка — написать Феде @owlkov и рассказать про свой опыт низкоуровневой разработки 🌟