Вакансия - Senior CUDA Engineer (Кандинский),
Вакансия по специальности Senior CUDA Engineer (Кандинский), работа Москва МО, . Зарплата от 0
Обновленные данные по специальности Senior CUDA Engineer (Кандинский) для трудоустройства, адрес г Москва.
Вакансия Senior CUDA Engineer (Кандинский)
Свежий список на сегодня 12 марта 2026 г. Точные данные о вакантных местах можно посмотреть в расширенной части анкеты.
Введите название специальности и выберите город
Расширенная анкета
Регион: Москва МО
Должность: Senior CUDA Engineer (Кандинский)
Организация: Синапс
Заработная плата: от 0
Трудоустройство
Специальность: Senior CUDA Engineer (Кандинский)
Режим работы:
Адрес, контакты работодателя
Регион: Москва МО
Адрес: г Москва
ОГРН: 1067761906805
ИНН: 7718620740
КПП: 997750001
Адрес места работы
Регион: Москва МО
Дополнительная информация: г Москва
Месторасположение работы
Работа в городе: Москва МО
Уточнения по адресу: г Москва
Работа Senior CUDA Engineer (Кандинский)
Специальность: Senior CUDA Engineer (Кандинский)
Тип занятости:
График работы: Полный рабочий день
Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Должностные обязанности
Разрабатываем высокопроизводительные CUDA-операторы для PyTorch, обеспечивающие обучение и инференс мультимодальных моделей с максимальной утилизацией GPU-ресурсов. Фокус — низкоуровневая оптимизация, кастомные ядра, memory management и эффективная работа с новыми архитектурами GPU. Обязанности разработка и оптимизация кастомных CUDA-операторов и расширений для PyTorch (C++/CUDA). профилирование и устранение узких мест в вычислительных ядрах (Nsight Compute, nvprof). оптимизация использования памяти (shared memory, registers, coalesced access, persistent kernels). реализация алгоритмов параллельных вычислений с учётом архитектурных особенностей современных GPU (Ampere, Hopper и новее). интеграция CUDA-оптимизаций в распределённые пайплайны обучения и инференса. тесная работа с командами Research и Distributed Learning для поддержки кастомных моделей и операторов. Требования экспертный уровень C++ и CUDA. опыт оптимизации производительности для NVIDIA GPU. знание внутреннего устройства PyTorch (ATen, dispatcher, TensorIterator). навыки профилирования на GPU и поиска и устранения узких мест в реализации нейросетевых операторов. опыт работы с Mixed Precision и кастомными кернелами. Бонус: Опыт с Triton, CUTLASS, cuBLASLt, NCCL; участие в open-source проектах PyTorch. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Дополнительная информация
Размещение: 2026-02-24
Источник: Вакансия интернет ресурса
Город
Показать QR-код этой страницы с вакансией
Запомните страницу с вакантными местами на своем мобильном телефоне