Руководитель команды CUDA-инференса в Автономный транспорт

Мы ускоряем инференс нейронных сетей для задач автономного вождения — моделей восприятия сцены и планирования, которые работают непосредственно на бортовом железе автомобиля. ML-команды отвечают за обучение и качество моделей. Наша задача — обеспечить эффективное выполнение моделей на целевых платформах с минимальной потерей точности. Основной стек: PyTorch → ONNX → TensorRT, а также внутренняя инфраструктура профилирования, экспериментов и performance-аналитики. Фокус направления — то, как именно выполняются вычисления на GPU и других ускорителях, и достижение измеримого ускорения в end-to-en