Вакансия — C++ разработчик

Обязанности: Мы разрабатываем высоконагруженную платформу для инференса больших языковых моделей, которая используется в ряде внутренних и внешних продуктов компании: интеллектуальные ассистенты, чат-боты, сервисы генерации и анализа текста. Обязанности Интеграция и адаптация LLM-моделей для инференса в высоконагруженной среде Участие в оптимизации узких мест: профилирование (Google Benchmark, perf), рефакторинг, применение низкоуровневых оптимизаций. Обеспечение отказоустойчивости и наблюдаемости сервисов (логирование, метрики, трассировка). Участие в код-ревью, обсуждении архитектурных решений, менторство менее опытных коллег. Взаимодействие со смежными командами (ML-инженеры, DevOps, аналитики) для согласования интерфейсов и форматов данных. Внедрение лучших практик разработки, тестирования и CI/CD Требования Глубокое знание современного C++ (стандарты 14/17/20) и принципов низкоуровневой оптимизации. Опыт разработки highload и low-latency систем на C++ под Linux не менее 3–5 лет. Уверенное владение инструментарием: CMake, Git, GCC/Clang, отладчики (gdb), профилировщики (perf, Valgrind). Способность проектировать архитектуру модулей и сервисов, проводить код-ревью, участвовать в принятии технических решений. Обязательные технические компетенции: Boost: опыт практического использования основных компонентов (asio, beast, filesystem, program_options, smart_ptr, lockfree). Protobuf: разработка .proto-спецификаций, сериализация/десериализация, интеграция с gRPC. ICU: работа с Unicode, нормализация текста, локализация, обработка строк в многобайтовых кодировках. pybind11: создание Python-биндингов для высокопроизводительного C++ кода, экспорт классов и функций, управление памятью между C++ и Python. cppzmq: построение асинхронной сообщающейся архитектуры с использованием ZeroMQ. benchmark (Google Benchmark): профилирование производительности, написание микро-бенчмарков, анализ и устранение узких мест. minja: работа с шаблонизатором minja (или аналогичными), генерация текстовых/конфигурационных файлов на основе шаблонов userver framework: разработка асинхронных микросервисов на userver, использование компонентов фреймворка gRPC: проектирование и реализация синхронных/асинхронных gRPC-сервисов, поддержка потоковой передачи, балансировка нагрузки Опыт инференса LLM-моделей: Реализация и оптимизация инференса больших языковых моделей (LLM) на C++ в production-среде. Знакомство с архитектурами трансформеров (GPT, LLaMA, Falcon и т.п.) и методами их ускорения (квантизация, FlashAttention, PagedAttention, continuous batching). Практическое применение фреймворков инференса: TensorRT-LLM, sglang, llama.cpp, vLLM, ONNX Runtime или аналогичных. Умение интегрировать модели в высоконагруженные сервисы с учётом задержек, пропускной способности и потребления памяти. Понимание методов сжатия моделей (квантизация INT8/INT4, pruning, distillation). Дополнительные плюсы: Опыт контейнеризации (Docker, Kubernetes) и оркестрации микросервисов. Участие в open-source проектах по профилю. Личностные качества: Способность разбираться в сложном легаси-коде и предлагать архитектурные улучшения. Самостоятельность в принятии технических решений. Ориентация на производительность и качество кода. Условия Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам Стабильная заработная плата и годовой бонус; Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития; Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа; Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ; Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров; Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Образование: Не указано