Principal Developer, AI Networking

🕒 6 dias atrás

🏄 California, Colorado, +2 estados a mais – Remoto

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💵 $272.000 - $431.250 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🖥 Engenheiro de Software

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🤖 Inteligência Artificial

🎮 Jogos

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

A NVIDIA é uma empresa de tecnologia líder, especializada em computação acelerada e inteligência artificial. A companhia é pioneira em avanços em unidades de processamento gráfico (GPUs), computação em nuvem, data centers e realidade virtual, com foco nos setores de games, automotivo, saúde e robótica. As inovações da empresa, como o NVIDIA Omniverse, transformam processos digitais tradicionais ao viabilizar simulações de alta fidelidade e tarefas de renderização. Suas aplicações abrangem diversos setores, desde veículos autônomos com o NVIDIA DRIVE até soluções de saúde com o NVIDIA Clara, além de análises e fluxos de trabalho impulsionados por IA.

Descrição

• Characterizing AI workloads and deep learning models aimed at large-scale LLM training and inference on NVIDIA supercomputers. • The role centers on distributed systems with a focus on high-performance networking and NVIDIA communication libraries. • Benchmarking, profiling, and analyzing the performance to find bottlenecks and identify areas for improvement and optimizations, with a strong emphasis on networking aspects. • Developing PyTorch trace-based profiling, analysis, and replaying toolset to aid in benchmarking, debugging, and co-designing network systems for LLM workloads. • Collaborating with multiple teams from hardware to software to provide performance analysis insights. • Defining performance test plans, setting performance expectations for new technologies and solutions, and working to achieve performance targets.

🎯 Requisitos

• B.Sc in Computer Science or Software Engineering or equivalent experience. • 15+ years of experience with high-performance networking (RDMA, MPI, NCCL, SHARP). • Demonstrated ability in performance evaluation techniques and approaches. • Experience with NVIDIA GPUs and the CUDA library. • Knowledge of deep learning frameworks like TensorFlow or PyTorch. • Expertise in networking collective communication libraries such as NCCL and protocols like RoCE and RDMA. • Fast and self-learning capabilities with strong analytical and problem-solving skills. • Proficiency in programming languages: Python, Bash, and C++. • Experience with a container-based development environment. • Great teammate who communicates clearly and works well with others.

🏖️ Benefícios

• equity • benefits