Обязанности: Разрабатывать и поддерживать модульные тесты и фаззинг-обёртки на C/C++ для ядра Linux и системных библиотек; Настраивать, запускать и оптимизировать фаззеры (syzkaller, AFL++, libFuzzer) в распределённых ср…
Мы - международная группа компаний, работающая на стыке fintech, blockchain и iGaming. Разрабатываем собственные технологические продукты и решения для глобальных рынков, включая платежную инфраструктуру, аналитические с…
Локация: Москва, Варшавское шоссе, 129к3; работа на месте работодателяЗарплата: от 150 000 до 170 000 ₽ на руки в месяцКомпанияГруппа компаний «БизнесБас» работает в сфере заказных пассажирских перевозок в России.Что дел…
Senior Data Analyst в YADRO 💰По итогам собеседования (ср. рын. зп 250 000 ₽ – 350 000 ₽) 📌Условия и бонусы: Фултайм, офис или гибрид (МСК, СПб, Нижний Новгород). 📌Наши ожидания: – Математика и статистика. Понимание теори…
Локация: Москва, улица Ивана Франко, 14. Работа на месте работодателя, включая линию и депо Компания МТТЕХ — центр разработки Московского транспорта, создающий ИТ-решения для оплаты проезда, планирования маршрутов и бесп…
Локация: Маскат, Оман, на месте работодателя. Предусмотрена релокация в Оман.Зарплата: 320 000–340 000 ₽ на руки в месяц.КомпанияUSETECH — группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла, развивающая решения в области х…
Локация: Москва, Шлюзовая набережная, 4. Гибридный формат: офис 5/2, возможна работа из офиса 2 дня из 5, рабочее время — с 10:00 до 19:00. Компания Криптонит развивает процессы безопасной разработки и масштабирует практ…
Привет! Мы — DEMIAND. Создаём инновационную бытовую технику, развиваем международную e-commerce экосистему и строим собственную технологическую платформу. Впереди у нас масштабный этап: подготовка инфраструктуры к росту …
Обязанности Развернуть и настроить сервер инференса (vLLM, при необходимости SGLang) на GPU-узле; Подобрать режим работы под нагрузку: квантизация, размер батча, длина контекста, распределение моделей по картам, реплики …
Обязанности Развернуть и настроить сервер инференса (vLLM, при необходимости SGLang) на GPU-узле; Подобрать режим работы под нагрузку: квантизация, размер батча, длина контекста, распределение моделей по картам, реплики …