Инженер по эксплуатации ML-платформы

В Яндексе ежедневно запускаются десятки обучений нейросетей, использующие десятки хостов с сотнями GPU на основе облачной платформы запуска batch-задач и распределённого хранилища данных YTsaurus. Поверх этой платформы реализован набор инструментов удобного конфигурирования распределённых вычислений для обучения нейросетей. Они обеспечивают выделение облачных нод с GPU, доставку кода обучения и данных на эти ноды, отслеживание статуса и результата обучения.

Мы ищем человека, который готов погрузиться в нюансы реализации этих инструментов и на основе этих знаний будет помогать ML-инженерам эффективно использовать инфраструктуру для машинного обучения, а также решать проблемы, возникающие при запусках обучений нейросетей.

Какие задачи вас ждут

Решение технических проблем
Вас ждут сбор и анализ первичной диагностики проблем с обучением, поиск первопричин падения или медленной работы распределённых вычислений, анализ логов и показаний мониторингов.

Взаимодействие с командами разработки инструментов ML
Вам предстоит собирать и анализировать фичреквесты и багрепорты, возникающие в рамках использования инструментов ML, и обрабатывать их вместе с разработчиками продукта для улучшения качества инструментов.

Консультирование ML-инженеров, пополнение базы знаний
Вы будете помогать ML-инженерам эффективно запускать обучения, рассказывать об улучшениях инструментов ML и объяснять нюансы их работы коллегам.

Мы ждем, что вы

• Администрировали и настраивали Unix-системы, имеете опыт работы в Linux-консоли на уровне администратора
• Хорошо понимаете сетевой стек
• Умеете писать скрипты автоматизации на Bash и Python
• Работали с системами контейнеризации и оркестрации (Docker+Kuber)
• Занимались траблшутингом и дебагом пользовательских проблем
• Умеете понятно и структурированно объяснять сложные вещи

Будет плюсом, если вы

• Работали с Ipv6-сетями
• На базовом уровне понимаете распределённые вычисления (MapReduce)
• Обладаете знаниями в области High Performance Computing, в частности MPI
• Работали с Apache Hadoop / YTsaurus и с распределёнными хранилищами типа Lustre/BeeGFS.
• Администрировали GPU-кластеры: знакомы с CUDA, InfiniBand, NCCL