Архитектор вычислительной инфраструктуры GPU

Задачи

• формировать целевую архитектуру вычислительной платформы (классической и GPU) и проектировать сервисную модель потребления вычислительных ресурсов;
• повышать эффективность использования GPU-парка и строить систему метрик эффективности;
• развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка и наблюдаемость платформы (телеметрия ускорителей и фабрик, приёмочные тесты производительности, контроль реальной утилизации выделенных ресурсов заказчиками);
• вести технический жизненный цикл платформы и участвовать в развитии системы управления вычислительными ресурсами, оценивать экономику инфраструктурных решений;
• обеспечивать взаимодействие внутри банка, проводить инфраструктурные решения через согласования;
• выступать связующим звеном между ML-командами и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать учитывать стандарты при проектировании систем, прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI, оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов;
• переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами.

Мы ждем от тебя

• понимание различий профилей нагрузки (от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений) и жизненного цикла ML-проекта глазами потребителя ресурсов;
• опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры (классической и под GPU), уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC);
• знание типовых сценариев потребления GPU и рычагов оптимизации GPU-ресурсов, умение работать с метриками утилизации, опыт повышения эффективности использования GPU-парка;
• опыт работы с серверными платформами и ускорителями, с оркестрацией вычислительных ресурсов (Slurm, Kubernetes), с практиками multi-tenancy и квотирования, владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code);
• понимание типовых сценариев потребления классических ресурсов (виртуальные машины, контейнеры, частные облака, файловые и блочные СХД) и чем их профили нагрузки отличаются от ML;
• опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения;
• владение современными AI-инструментами в рамках применения их в ежедневной работе для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач (LLM-ассистенты, AI-агенты, AI-код-ассистенты).

Будет плюсом

• опыт выстраивания архитектурных процессов с нуля (комитеты, процедуры согласования, регламенты);
• навыки использования или внедрения AI-сервисов, навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях;
• опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения;
• навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов;
• опыт регуляторного контура (аттестация, КИИ, работа с отечественным оборудованием и ПО из реестров);
• наличие публичных докладов и статей по инфраструктурной тематике.

Мы предлагаем

• офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская;
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию;
• корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи;
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.