Sr. Staff Software Engineer, AI Infrastructure

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер-лидер в команду AI Infrastructure LinkedIn, отвечающую за масштабирование обучения и инференса моделей с сотнями миллиардов параметров. Роль предполагает техническое лидерство, проектирование распределённых систем и работу с GPU-инфраструктурой.

Задачи

• Определять техническую стратегию для сложных и открытых задач за пределами прямой команды
• Проектировать, реализовывать и оптимизировать производительность крупномасштабных распределённых систем обучения и инференса для рекомендательных и LLM-моделей
• Улучшать наблюдаемость и понятность систем с фокусом на продуктивность разработчиков и устойчивость платформы
• Менторить инженеров, формировать техническую культуру и помогать строить быстрорастущую команду
• Тесно работать с open-source сообществом и влиять на развитие проектов (vLLM, PyTorch, GNNs, DeepSpeed, Huggingface и др.)
• Выступать техническим лидером нескольких параллельных ключевых инициатив AI Infrastructure и определять будущее AI-платформ

Требования

• BS/BA в Computer Science или смежной технической области либо эквивалентный опыт
• 5+ лет промышленного опыта в проектировании ПО, разработке и алгоритмических решениях
• 5+ лет опыта программирования на объектно-ориентированных языках: Python, C++, Java, Go, Rust, Scala
• 2+ года опыта в роли архитектора или на позиции технического лидерства
• 5+ лет промышленного опыта руководства разработкой или создания систем глубокого обучения
• Практический опыт разработки распределённых или других крупномасштабных систем
• Желательно: MS или PhD в Computer Science или смежной технической дисциплине
• Желательно: 10+ лет опыта в проектировании ПО и разработке, из них минимум 5 лет на позиции технического лидерства
• Желательно: 10+ лет опыта на объектно-ориентированном языке программирования (Python, C++, Java, Go, Rust, Scala)
• Желательно: 5+ лет опыта с крупномасштабными распределёнными системами и клиент-серверными архитектурами
• Желательно: опыт создания ML-приложений, LLM-инференса, GPU-инференса
• Желательно: соавторство или поддержка open-source проектов
• Желательно: экспертиза в ML-инфраструктуре, включая MLFlow, Kubeflow и крупномасштабные распределённые системы
• Желательно: экспертиза в фреймворках глубокого обучения и тензорных библиотеках (PyTorch, Tensorflow, JAX/FLAX)

Условия

• Гибридный формат работы: из дома и из офиса LinkedIn в отдельные дни
• Диапазон оплаты: $198,000–$326,000 в год
• Итоговый компенсационный пакет может включать годовой бонус за производительность, акции, льготы и другие поощрительные программы
• Равные возможности для всех кандидатов, инклюзивная и доступная среда
• Возможность запросить разумные приспособления для участия в процессе найма

Навыки

• Python
• C++
• Java
• Go
• Rust
• Scala
• PyTorch
• TensorFlow
• JAX/FLAX
• Huggingface
• Horovod
• Ray
• vLLM
• DeepSpeed
• GNNs
• Flash Attention
• PyTorch Lightning
• MLFlow
• Kubeflow
• CUDA
• GPU
• distributed systems
• LLM
• machine learning
• deep learning
• recommendation systems
• information retrieval