Senior Deep Learning Compiler Engineer – XLA

🕒 Agosto 14

🏄 California, Texas, +1 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $152.000 - $287.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

👷🏻‍♀️ Engenheiro

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 1%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

🤖 Inteligência Artificial

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

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

• Develop compiler optimization algorithms for deep learning workloads • Optimize inference and training performance for the JAX framework and OpenXLA compiler on NVIDIA GPUs at scale • Collaborate with deep learning framework partners and hardware architecture teams • Craft and implement compiler optimization techniques for deep learning network graphs • Design graph partitioning and tensor sharding techniques for distributed training and inference • Perform performance tuning and analysis • Implement code generation for NVIDIA GPU backends using MLIR, LLVM, and OpenAI Triton • Design user-facing features in JAX and related libraries • Perform general software engineering work • Work with GPU hardware engineering teams to design AI compiler software features for next-generation GPUs • Define project goals and scope and lead development efforts • Apply software engineering and testing practices • Mentor junior engineers and interns

🎯 Requisitos

• Bachelor's, Master's, or Ph.D. in Computer Science, Computer Engineering, related field, or equivalent experience • 4+ years of relevant work or research experience in performance analysis and compiler optimizations • Ability to work independently, define project goals and scope, and lead development efforts • Clean software engineering and testing practices • Excellent C/C++ programming and software design skills • Experience with debugging, performance analysis, and test design • Strong foundation in CPU, GPU, or other high-performance hardware accelerator architecture • Knowledge of high-performance computing and distributed programming • CUDA or OpenCL programming experience desired but not required • Experience with XLA, TVM, MLIR, LLVM, OpenAI Triton, deep learning models and algorithms, or deep learning framework design is a plus • Strong interpersonal skills and ability to work in a dynamic product-oriented team • Experience with JAX, PyTorch, or TensorFlow; CUDA or GPUs; and open-source compilers such as XLA, LLVM, MLIR, or TVM are ways to stand out

🏖️ Benefícios

• Competitive salaries • Generous benefits package • Equity • Benefits