ML Optimization Engineer - Gonka Network Mining Operations
2 000 – 4 000 $
Формат
Удалённо
Грейд
senior
Город
Dubai
PytorchDocker
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Реализация продвинутых оптимизаций инференса (спекулятивное декодирование, квантизация, модификации внимания и др.) для максимизации mining weight.
— Настройка Docker-конфигураций для различных моделей GPU на основе доступного реестра.
— Разработка пользовательских стратегий оптимизации, балансирующих пропускную способность и качество.
— Создание и поддержка пользовательских Docker-образов, оптимизированных под конкретные архитектуры GPU.
— Проектирование и внедрение систем для стабильного и масштабируемого майнинга Gonka и других протоколов.
— Разработка оптимизированных образов для Tenstorrent AI ASICs для расширения аппаратной экосистемы.
— Миграция Python-кода и реализаций VLLM на новые VLLM-образы с адаптацией под конкретные GPU.
Требования:
— Подтвержденный опыт оптимизации больших языковых моделей.
— Глубокое понимание архитектур трансформеров и механизмов внимания.
— Владение PyTorch, CUDA и методами оптимизации GPU.
— Опыт работы с vLLM, FlashInfer или аналогичными фреймворками оптимизации инференса.
— Знание Docker и управления GPU-нагрузками.
Желательные квалификации:
— Опыт работы с Claude Code Max (предоставляется при необходимости).
— Опыт работы с Gonka или аналогичными децентрализованными AI-сетями.
— Опыт в конкурентной оптимизации ML или распределенных систем.
— Знание архитектур NVIDIA GPU (B200/B300/H200/H100/A100).
— Знание Tenstorrent AI ASICs или специализированного AI-оборудования.
Условия:
— Возможность работы с передовой AI-инфраструктурой.
— Бонусы, зависящие от достигнутых улучшений mining weight.
— Возможность постоянной работы с долей в прибыли от майнинга.
— Гибкий удаленный режим работы.
— Доступ к высокопроизводительному GPU-оборудованию для экспериментов.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.