Технический менеджер GPU в Поиск с Алисой

Мы управляем одним из самых дефицитных и дорогих ресурсов компании — графическими процессорами (GPU). Их эффективное использование важно для ключевых сервисов Яндекса: Поиска, Рекламы, Алисы, Такси, Музыки и других продуктов на базе ИИ.

Наша задача — получить максимум от каждой GPU-карты. Это не просто администрирование, а стратегическая роль на стыке технологий и бизнеса.

Команда работает с более чем 150 продуктами, где GPU — основа для моделей ИИ. Вы станете связующим звеном между инженерными командами и топ-менеджментом и будете превращать технические решения в финансовую выгоду.

Какие задачи вас ждут

Оптимизация распределения
Вы будете анализировать запросы на выделение GPU и участвовать в разработке стратегии потребления ресурсов.

Система мониторинга
Вам предстоит создавать дашборды и инструменты для отслеживания использования GPU в реальном времени и принимать участие в организации и проведении бенчмарков.

Оптимизация использования GPU
Вы будете искать новые способы более эффективного использования GPU: разрабатывать и внедрять инструменты, оптимизировать процессы потребления.

Управление кросс-командными процессами
Вам нужно будет координировать работу между продуктами: согласовывать приоритеты и добиваться целевых результатов.

Сопровождение проектов
Вы поможете командам адаптироваться к изменениям и примете участие во внедрении ИИ для повышения продуктивности разработки.

Мы ждем, что вы

• Управляли кросс-функциональными проектами
• Имеете технический бэкграунд (системный анализ, разработка, архитектура)
• Умеете анализировать данные (SQL, построение дашбордов)
• Хотите глубоко погрузиться в мир GPT-технологий

Будет плюсом, если вы

• Работали с обучением или применением моделей на GPU
• Разбираетесь в основах ML-инфраструктуры (Learn, Inference)
• Имеете представление о рынке GPT-моделей

О команде

Вы войдёте в команду, которая напрямую влияет на эффективность ключевых продуктов Яндекса. У нас нет бюрократии — решения принимаются быстро, а инициативы приветствуются. Сейчас особенно ценятся идеи, как повысить эффективность использования GPU.

Мы совмещаем техническую экспертность с бизнес-ориентированностью, а недавно запустили систему перераспределения GPU между командами с учётом стратегии развития каждого отдельного сервиса и стратегии развития всей компании — инициатива сэкономила компании сотни миллионов рублей и обеспечила буст для фокусных направлений.

В планах — создать единый стандарт использования GPU для всех сервисов Яндекса с прицелом на рост эффективности использования и максимизацию объёма получаемого профита.