на главную
hh•6 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию
Техлид разработки компиляторов
В офисе МоскваДМССтрахованиеКорпоративная пенсияБесплатный фитнес
Ключевая задача
Возглавить команду разработки компиляторов для эффективного исполнения вычислений на современных ускорителях (GPU/NPU) на пересечении компиляторных технологий, ML и HPC.
Описание вакансии
О компании
Центр квантовых технологий Сбера проводит прикладные исследования в области оптических вычислений и развивает научно-технологические направления с потенциалом практического применения. Команда формирует и проверяет бизнес-гипотезы, превращая исследовательские идеи в работающие вычислительные решения.
Обязанности
- Руководить командой разработки компиляторов
- разрабатывать и развивать компоненты компилятора: промежуточное представление, оптимизации и codegen
- использовать и расширять LLVM/MLIR, TVM, XLA или Triton для решения задач проекта
- применять знания архитектур GPU/NPU и работать с CUDA или OpenCL
- оптимизировать графы вычислений: выполнять fusion, tiling и memory reuse
- интегрировать компиляторные решения с ML-стеком, включая PyTorch и ONNX
- участвовать в формировании и проверке бизнес-гипотез центра.
Требования
- Опыт руководства командой разработки
- опыт разработки компиляторов: работа с IR, оптимизациями и codegen
- практический опыт хотя бы с одним из инструментов: LLVM/MLIR, TVM, XLA, Triton
- понимание архитектур GPU/NPU
- опыт работы с CUDA или OpenCL
- практический опыт оптимизации графов вычислений: fusion, tiling, memory reuse
- знакомство с ML
Будет плюсом:
- Опыт разработки компиляторов для специализированных ускорителей
- опыт анализа и адаптации open-source компиляторных решений
- знание внутреннего устройства PyTorch или ONNX Runtime
- опыт профилирования и оптимизации производительности ML-моделей
- интерес к оптическим и квантовым вычислениям
- публикации или выступления в области компиляторов, ML-систем или высокопроизводительных вычислений
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- Комфортный офис в Москве
- офисный формат работы
- конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
- ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
- материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
- дисконт-программы от компаний партнеров
- бесплатный фитнес на территории работодателя
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.