Technical Lead CUDA/Triton Kernel Development для LLM Acceleration

11 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "Сбербанк"

О проекте
Мы создаём самые сильные языковые модели в России и одни из самых больших в мире такие как GigaChat3 Ultra. Создание таких систем требует оптимизации архитектуры под GPU и решение проблем с масштабированием на кластера из тысяч видеокарт. Все это - нетривиальные инженерные вызовы, решение которых закладывается в следующие поколения наших моделей. У нас вы будете работать с современным набором видеокарт: NVIDIA B200/H100. Наш стек полностью интегрирован с PyTorch/TensorRT/ONNX и активно использует Triton, CUDA, CUTLASS и кастомные ядра для оптимизации: FlashAttention, PagedAttention, DeepEP, и др.

Среди наших достижений — реализация собственных ядер для распределённого обучения: асинхронный Expert & Tensor Parallel, а также Async Liger. Но хочется больше

Цель - снизить latency и увеличить throughput, оптимизировать новые архитектуры, делать их обучение экономически выгодным по сравнению с классическими LLM & MoE

Ключевые обязанности

• Лидировать направление по разработке и оптимизации CUDA/Triton-ядер для LLM
• Тесно взаимодействовать с ML-инженерами и research-командами для понимания workload’ов и bottleneck’ов (например: multinode inference, sparse attention, mixture-of-experts, long-context inference).
• Участвовать в open-source инициативах (возможно — форки/патчи в Triton, upstream в PyTorch/TensorRT/SGLang).

Мы ожидаем, что вы

• Имеете 5+ лет опыта в low-level GPU программировании (CUDA C++, PTX/SASS, shared memory/coalescing/warp-shuffle, async memcpy, stream management).
• Глубоко понимаете архитектуру NVIDIA GPU (Tensor Cores, warp execution, occupancy, L2 cache hierarchy) и умеете профилировать через Nsight.
• Владеете Triton (или готовы освоить быстро) и понимаете его trade-offs vs чистая CUDA.
• Есть опыт работы с современными фреймворками: PyTorch (custom ops, torch.compile), TensorRT (plugins), возможно — SGLang.
• Имеете опыт управления технической командой (2+ лет как lead/tech lead)

Условия

• Формат работы - удиленный или гибрид на выбор из любого города РФ
• Ежегодный пересмотр зарплаты годовая премия
• Зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для стартовых позиций)
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Ипотека для сотрудников выгоднее до 7%
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера