Senior Software Engineer, GNN

🕒 Setembro 16

🏄 California, Texas – Remoto

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $152.000 - $287.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 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.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

NVIDIA

SiteLinkedInTodas as Vagas

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 accelerated, PyTorch-based solutions for large-scale machine learning models, including GNNs, TFMs, and ensemble models, with a focus on efficient training and inference on GPU infrastructure • Support CUDA-X Libraries and integrations used in PyTorch-based, large-scale machine learning workflows • Partner with developers, product managers, and scientists to develop innovative GNN models and GPU-accelerated implementations for model development and prediction phases • Develop solutions that help customers adopt NVIDIA hardware and software, and gather technical requirements directly from customers and Solutions Architects to guide product and engineering priorities • Provide technical leadership and mentorship to engineers across the team • Identify opportunities to improve the codebase and reduce code-maintenance overhead through re-architecture • Apply agentic coding tools to identify and fix bugs, implement new features, and refactor code • Solve complex technical issues, explain solutions clearly, exercise technical leadership, and coordinate across multiple teams to achieve shared objectives

🎯 Requisitos

• Bachelor’s degree (or equivalent experience) plus 5 or more years of relevant experience in large-scale machine learning, deep learning, and general data science; or a Master’s degree or PhD plus 3 or more years of relevant experience • 3 or more years of experience with PyTorch • 2 or more years of experience training enterprise-scale machine learning models across distributed infrastructure • 2 or more years of experience designing and operating efficient training and inference workflows on GPU infrastructure, including profiling, scaling, orchestration, and resource utilization • Excellent C++ programming and software design skills • Proven experience developing, debugging, and optimizing high-performance applications, preferably with GPU acceleration using CUDA • Strong collaboration, communication, and documentation habits • Experience developing or deploying Graph Neural Network solutions using PyTorch Geometric, or a similar framework • Experience working with data warehouse and lakehouse platforms, such as Snowflake or Databricks • Experience in two or more of the following domains: finance, cybersecurity, government or national laboratories, and retail • Strong understanding of system architecture, CPU, GPU, memory, and storage systems, as well as performance optimization • Experience with customer engagement and technical support, particularly for data science workflows and with vector search and storage solutions, such as FAISS or Milvus

🏖️ Benefícios

• Equity • Benefits