Engenheiro de Performance CUDA/GPU (Otimização de Kernels)

🔥 14 minutos atrás

🌐 Índia, Romênia, +4 outros países – Remoto

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Gramian Consulting

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2 - 10 funcionários

Fundada em 2025

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

A Gramian Consulting é uma empresa de consultoria com foco remoto que conecta talentos em engenharia e dados/IA com organizações por meio de aumento de talentos, recrutamento, equipes dedicadas e gestão de contratados. A empresa oferece serviços de Dados & IA, incluindo treinamento e ajuste fino de modelos de linguagem, agentes e assistentes de IA, MLOps e infraestrutura de IA, além de programas de mentoria e educação para prontidão de carreira, preparação para entrevistas e orientação para o mercado internacional. Com experiência prática em engenharia e recrutamento, a Gramian ajuda clientes a escalar equipes técnicas e extrair valor de negócios da IA, enquanto desenvolve talentos individuais.

Descrição

• Analisar e otimizar kernels CUDA para throughput, latência e utilização de hardware. • Perfilar cargas de trabalho em GPU para identificar gargalos de computação, memória, sincronização e execução. • Desenvolver e implementar estratégias direcionadas de otimização de kernels. • Refatorar bases de código C++ e CUDA visando performance, manutenibilidade e portabilidade. • Avaliar o comportamento de kernels em diferentes arquiteturas de GPU e gerações de hardware. • Desenvolver ou adaptar fluxos de trabalho de shader e compute usando GLSL e WebGPU. • Utilizar ferramentas de profiling de GPU para validar melhorias e comparar desempenho. • Documentar abordagens de otimização, benchmarks, descobertas e ganhos de performance. • Contribuir com insumos técnicos em discussões de arquitetura de GPU e design voltado a performance. • Avaliar técnicas emergentes de programação para GPU e aplicar melhorias relevantes.

🎯 Requisitos

• Experiência profissional sólida em programação CUDA e otimização de kernels para GPU. • Proficiência avançada em C++, preferencialmente em ambientes de alto desempenho ou programação de sistemas. • Experiência comprovada em profiling e ajuste (tuning) de cargas de trabalho em GPU visando performance. • Experiência prática com ferramentas de profiling de GPU, como NVIDIA Nsight ou ferramentas equivalentes. • Forte compreensão da arquitetura de GPU, hierarquia de memória, execução paralela e sincronização. • Experiência na análise de desempenho entre diferentes gerações de hardware de GPU. • Experiência prática com GLSL e/ou WebGPU para desenvolvimento de shaders ou compute. • Capacidade de documentar claramente descobertas de performance e decisões técnicas em inglês.