Senior Storage Software Engineer – DGX Cloud

🕒 Setembro 21

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $224.000 - $431.250 / 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.

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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

• Contribute code to open-source parallel and distributed file systems and distributed object storage • Upstream fixes and features and engage with upstream communities and maintainers • Write and review production code as a hands-on storage software lead • Read kernel, NFS, NVMe-oF, or SPDK source to diagnose bugs • Make final technical calls on storage deliveries against measurable targets • Triage, troubleshoot, and root-cause complex storage issues across very large GPU clusters • Investigate I/O and metadata performance, data corruption, and recovery • Validate storage architecture, capabilities, performance, and durability • Run scale tests, benchmarks, and recovery drills • Qualify new builds against measurable performance and durability targets • Define and recommend configuration, tuning, and operational best practices for high-performance file systems on GPU infrastructure • Help operators and internal customers apply storage guidelines • Collaborate with training, inference, accelerated-computing, SRE, operations, networking, and security teams • Collaborate with cloud providers, neocloud operators, and storage vendors on common architecture • Use modern AI coding and agentic tools to accelerate building, debugging, validation, and operations

🎯 Requisitos

• BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field — or equivalent experience • Over 12 years of direct experience in storage software engineering • Extensive involvement with a high-performance parallel or distributed file system handling multi-petabyte scale • Contributions to open-source projects involving a distributed or parallel file system • Hands-on experience writing and reviewing production code, examining file system, kernel, NVMe-oF, or SPDK source, and conducting scale tests or recovery drills • Experience diagnosing and resolving storage problems in extensive GPU or HPC clusters, including analysis of I/O and metadata performance • Strong proficiency in at least one systems language: C, C++, Rust, or Go • Proficiency in Python • Comfortable in Linux kernel storage and networking stacks, including block layer, RDMA / RoCE / InfiniBand, NVMe, page cache, VFS, and multipath • Solid understanding of object storage, including S3 / Swift-class • Solid understanding of block storage, including NVMe-oF and iSCSI • Strong written and verbal communication • Comfort operating in a 24/7 production environment • Security-first approach • Maintainers or sustained contributions to widely used public projects • Experience crafting or operating storage for AI training or inference at very large GPU scale • Kernel and file system development experience, metadata scalability, data placement, failure recovery, or HSM or equivalent experience • Kubernetes and CSI driver development for storage • Hands-on experience with SPDK, libfabric, or FUSE performance optimization

🏖️ Benefícios

• Equity • Benefits