Описание

Разработка вычислительного ядра GPU-native data engine для ИИ и аналитики. Ищем инженера с опытом написания и оптимизации собственных GPU-ядер в промышленных системах. Движок обрабатывает данные напрямую из Parquet и Iceberg в S3-совместимом хранилище. JOIN, агрегации, сортировки и другие операции выполняются на GPU. Система поддерживает несколько GPU и обработку объёмов, превышающих видеопамять, с выгрузкой промежуточных данных на NVMe. Первая задача - перенос движка с NVIDIA на AMD Instinct с сохранением единой кодовой базы под CUDA и HIP. Далее - развитие вычислительного ядра и оптимизация под новые поколения ускорителей.

Обязанности

Разрабатывать и оптимизировать CUDA/HIP-ядра: JOIN, сортировки, агрегации, строковые и оконные функции
Развивать управление памятью GPU, планирование потоков и kernel fusion
Работать с GPU-сжатием и переносом компонентов nvCOMP на ROCm
Профилировать производительность, находить узкие места и проверять корректность результатов
Поддерживать сборку под NVIDIA и AMD
Готовить спецификации для ИИ-агентов, проверять их код и принимать архитектурные решения

Требования

От 5 лет разработки на C++, включая C++17, и от 2 лет GPU-программирования в промышленных системах
Уверенная CUDA: собственные ядра, иерархия памяти, streams, copy/compute overlap, occupancy и register pressure
Понимание устройства СУБД: SQL, планы выполнения, алгоритмы JOIN и агрегаций, колоночное хранение
Практический опыт работы с ИИ-агентами - Claude Code, Cursor, Codex или аналогами: от постановки задачи через спецификацию до проверки результата
Linux, CMake, Docker
Английский для работы с кодом, документацией и обсуждения изменений

Будет плюсом

Thrust/CUB, HIP/ROCm, Nsight Systems/Compute, rocprof, RAPIDS, multi-GPU, GPU-кодеки и перенос кода между вычислительными платформами
Опыт ROCm необязателен - важнее глубокое знание CUDA и умение оптимизировать GPU-код

Условия

Оплата: до 320 000 руб в месяц
Формат работы: Удаленно
Оформление: только по ИП
Занятость: полная, долгосрочный проект
В команде используется spec-driven development: ИИ-агенты выполняют значительную часть механических изменений, инженер отвечает за спецификации, архитектуру, производительность и проверку кода

Процесс отбора

Пришлите резюме и кратко укажите: какие CUDA-ядра разрабатывали; какие задачи оптимизации решали и каких результатов достигли; есть ли опыт HIP/ROCm и разработки с ИИ-агентами; когда готовы приступить и возможно ли сотрудничество по ИП