Обязанности:
О компании Мы строим интеллектуальный вычислительный слой для биологии. Современная биоинформатика опирается на мощные, но разрозненные инструменты (Scanpy, Seurat, RAPIDS, Parabricks). При этом: пайплайны фрагментированы решения принимаются вручную методы часто применяются “вслепую” вычисления не оптимальны по скорости и стоимости Наша цель — изменить это. Мы создаём систему, которая: анализирует биологические датасеты автоматически выбирает оптимальный пайплайн управляет CPU / GPU / sparse вычислениями измеряет производительность и стоимость проверяет корректность биологического результата В долгосрочной перспективе это приведёт к созданию нативного вычислительного стека для биологии — от софта до облака и специализированного железа. Роль Мы ищем технического лида, который возглавит разработку ключевой платформы. Это роль уровня 0→1. Вам предстоит: спроектировать архитектуру системы определить стратегию оптимизации построить core performance layer сформировать инженерную культуру Вы будете работать напрямую с фаундером и найчным лидом по биологии, превращая сложную техническую идею в реальный продукт для биотеха и фармы. Что вы будете строить 🔹 Краткосрочно (0–6 месяцев) MVP BioCompute Optimizer: оркестрация CPU vs GPU движок выполнения пайплайнов слой бенчмаркинга и метрик Интеграции с: Scanpy / Seurat RAPIDS / cuML Улучшение: скорости выполнения потребления памяти стоимости вычислений 🔹 Среднесрочно (6–18 месяцев) Продвинутый оптимизатор: dataset-aware execution planning работа с разреженными данными (CSR / CSC) approximate алгоритмы (KNN, графы) Распределённые вычисления: multi-GPU кластерные системы Продакшн-система: API облачная платформа enterprise deployment 🔹 Долгосрочно Собственные ядра (kernels) для биологических задач BioSparse / BioGraph compute engines Оптимизация под конкретное железо Движение к специализированной вычислительной архитектуре для биологии Технологический стек и задачи Вы будете работать с: GPU-программированием (CUDA, Triton, cuML, CuPy) Оптимизацией разреженных матриц (CSR / CSC) Графовыми алгоритмами (KNN, clustering) Оркестрацией пайплайнов Управлением памятью и перемещением данных Распределёнными вычислениями Performance benchmarking Идеальный кандидат Обязательно: 5–10+ лет опыта в инженерии Сильное системное мышление Опыт в одной из областей: GPU / HPC ML-инфраструктура высоконагруженные системы Опыт построения performance-critical систем Плюс: CUDA / Triton ML-инфраструктура (PyTorch, JAX, distributed training) Численные методы / scientific computing Работа с большими данными Дополнительный плюс: Опыт в биоинформатике / геномике RAPIDS, FAISS, графовые системы Стартап-опыт Что для нас важнее всего Умение мыслить с первых принципов Чувство узких мест в производительности Комфорт с неопределённостью Способность быстро реализовывать решения Не подойдёт, если вы: Предпочитаете только исследовательскую работу без продуктовой части Хотите работать по заранее заданному плану Не готовы к условиям ранней стадии стартапа Почему это интересно Биология становится одной из самых data-intensive индустрий, но её вычислительный стек сильно отстаёт. Это возможность: создать новую категорию (BioCompute layer) работать на стыке: AI системного программирования life sciences построить инфраструктуру, которая может стать стандартом в индустрии возможность переезда зарубеж Условия Значимая доля (equity) Зарплата — обсуждается География — гибкаяПохожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
СБЕР
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
ITFB Group
От 210 000 руб.
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Медиа Эффект
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
СБЕР
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
ВИМ Инвестиции
От 220 000 до 280 000 руб.
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Астор