Senior · Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Навыки
AI-агенты
CUDA / ONNX / TensorRT
EdTech
Финтех и платежи
LLM
Инференс LLM
Machine Learning
Ещё 2
152-ФЗ / персональные данные
Python
Задачи
Заставлять новые архитектуры GigaChat (включая мультимодальные) работать на проде быстро
Ускорять всё, что можно ускорить: кастомные CUDA-ядра, квантизация, speculative decoding, оптимизации KV-cache, continuous batching — и то, чему ещё нет устоявшегося названия
Придумывать, как разложить большую модель по GPU и по кластеру так, чтобы ни один FLOPS не простаивал: тензорный/пайплайн-параллелизм, disaggregated prefill/decode, шедулинг запросов
Профилировать честно и глубоко: находить, куда на самом деле уходят миллисекунды — в ядре, в раскладке памяти, в сети или в планировщике — и убирать это
Держать прод: движок, через который проходят все запросы к GigaChat, должен успешно переживать абсолютно всё
Читать свежие статьи и код лучших движков (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) не как пользователь, а как конкурент: понимать, что у них хорошо, и делать у себя лучше — с поправкой на наши архитектуры
Требования
Опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM Глубокое знание CUDA и Python Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах Навыки создания и использования AI-агентов
Условия
Комфортный современный офис рядом с м
Кутузовская Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид/удаленка (в РФ) Годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ
СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Ипотека для сотрудников по дисконтной программе Бесплатная подписка
СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 28 дней назад
Среди похожихНет данных198 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатаот 300 000 RUB в месяцвычитано из текста вакансии
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа100вилку назвал источник
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Агрегатор вакансий
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
getmatchОсновная публикация · 2026-07-29
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%