Senior / Staff ML Systems Engineer – Framework Integration

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

Инженер ML-систем в Roofline, отвечающий за путь от модели в ML-фреймворке до быстрого исполнения на целевых ускорителях (NPU, DSP, GPU). Работа на всех уровнях стека — от квантизации и компиляторных абстракций до генерации кода.

Задачи

• Отвечать за путь от модели в ML-фреймворке до быстрого исполнения на целевом железе
• Работать на всех уровнях стека: от квантизации и компиляторных абстракций до генерации целевого кода
• Запускать референсные модели через SDK Roofline, локализовать проблему до конкретного компонента и устранять её в корне
• Задавать техническое направление для команд ML, компилятора, рантайма и архитектуры, определять контракты и интерфейсы между слоями
• Превращать находки в продукты: устранять повторяющиеся блокеры и улучшать SDK
• Взаимодействовать с open-source сообществом в ML (например, PyTorch)
• Менторить junior-инженеров и поддерживать техническую культуру

Требования

• 8+ лет практического опыта в AI и embedded systems
• Степень в Computer Science, Electrical Engineering или смежной области
• Глубокая практическая экспертиза в C/C++ и Python
• Сквозной опыт с toolchain для ускорителей NPU, DSP или GPU: компилятор, рантайм, библиотеки ядер и модели памяти
• Сильные навыки коммуникации и коллаборации для согласования инженеров через идеи, абстракции и design docs
• Подтверждённое техническое влияние за пределами собственных задач (запущенные продуктовые изменения, менторство, внедрённые практики)
• Амбициозность, любознательность, ownership и командный подход

Условия

• Возможность роста в амбициозном венчурном проекте
• Команда ведущего AI compiler-направления в Европе
• Гибкий график и возможность взять дополнительное время
• Equity для каждого сотрудника
• Регулярные мероприятия и ретриты для всей команды

Навыки

• C
• C++
• Python
• PyTorch
• ONNX
• TensorFlow
• NPU
• DSP
• GPU
• quantization
• compiler
• runtime
• kernel libraries
• memory models