Header: Разработчик инструментов машинного обучения в Yandex.Cloud
Description: ‍Наша команда разрабатывает инструменты, необходимые специалистам по Data Science для обучения нейросетевых моделей на десятках терабайтов данных и сотнях GPU, а также для контролируемой эксплуатации этих моделей в облаке и в контуре клиента. Например, нашей платформой пользуется сервис Yandex SpeechKit, который обеспечивает облачный синтез и распознавание голоса.
Requirements: • знаете Java, Python или C++ и готовы использовать тот из языков, который наиболее эффективно будет решать конкретные задачи
  • знакомы с различными источниками данных: KV-хранилищами, реляционными БД, файловыми системами
Tasks: • разрабатывать инструменты для легкого обучения современных нейросетевых моделей на мощностях суперкомпьютеров Яндекса (и Yandex.Cloud)
  • создавать сервис для эффективного инференса моделей машинного обучения (в том числе применение таких моделей, как BERT и GPT-3) на GPU и на CPU в облаке
  • развивать инструменты для автоматического переноса инференса из облака в инфраструктуру клиента — как в закрытую инфраструктуру, так и для применения на различных девайсах, например мобильных телефонах
  • заниматься исследованиями инструментов для инференса и обучения нейросетевых моделей с низкой точностью (int8, NVIDIA Ampere Structured Sparsity) и доводить их до продакшена
  • участвовать в развитии облачной платформы MLOps
Pluses: • имеете представление об устройстве современного железа и использовании его для высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing)
  • работали с фреймворками для машинного обучения (PyTorch, TensorFlow)
  • программировали под GPU (OpenCL, CUDA)
  • знакомы с фреймворками и технологиями для инференса нейросетевых моделей (TensorRT, OpenVINO, Triton и др.)
Hashtags: #cloud #ml #java #CPP #python
Raw text: Разработчик инструментов машинного обучения в Yandex.Cloud👨
  
  ‍Наша команда разрабатывает инструменты, необходимые специалистам по Data Science для обучения нейросетевых моделей на десятках терабайтов данных и сотнях GPU, а также для контролируемой эксплуатации этих моделей в облаке и в контуре клиента. Например, нашей платформой пользуется сервис Yandex SpeechKit, который обеспечивает облачный синтез и распознавание голоса.
  
  Мы ждем, что вы:
  • знаете Java, Python или C++ и готовы использовать тот из языков, который наиболее эффективно будет решать конкретные задачи
  • знакомы с различными источниками данных: KV-хранилищами, реляционными БД, файловыми системами
  
  Что нужно делать:
  • разрабатывать инструменты для легкого обучения современных нейросетевых моделей на мощностях суперкомпьютеров Яндекса (и Yandex.Cloud)
  • создавать сервис для эффективного инференса моделей машинного обучения (в том числе применение таких моделей, как BERT и GPT-3) на GPU и на CPU в облаке
  • развивать инструменты для автоматического переноса инференса из облака в инфраструктуру клиента — как в закрытую инфраструктуру, так и для применения на различных девайсах, например мобильных телефонах
  • заниматься исследованиями инструментов для инференса и обучения нейросетевых моделей с низкой точностью (int8, NVIDIA Ampere Structured Sparsity) и доводить их до продакшена
  • участвовать в развитии облачной платформы MLOps
  
  Будет плюсом, если вы:
  • имеете представление об устройстве современного железа и использовании его для высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing)
  • работали с фреймворками для машинного обучения (PyTorch, TensorFlow)
  • программировали под GPU (OpenCL, CUDA)
  • знакомы с фреймворками и технологиями для инференса нейросетевых моделей (TensorRT, OpenVINO, Triton и др.)
  
  https://clck.ru/apD5b
  
  #cloud #ml #java #CPP #python