Entwicklungsingenieur (Developer Technology), Energiewirtschaft

🕒 vor 3 Monaten

🌐 Schweiz, Vereinigtes Königreich, +4 weitere Länder – Remote

🇨🇭 Schweiz – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇸🇦 Saudi-Arabien – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote 🇦🇪 Vereinigte Arabische Emirate (VAE) – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🖥 Softwareentwickler

👻 Geisterscore 49%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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NVIDIA

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• GPU-beschleunigte Anwendungen profilieren, analysieren und optimieren, mit Schwerpunkt auf CUDA-Kernels, Speicherbewegungen, Nebenläufigkeit und End-to-End-Durchsatz • Leistungssteigerungen durch die Optimierung von CUDA-C++-Kernels, Startkonfigurationen, Speicherhierarchien, Streams und Events, GPU-Bibliotheken sowie die Skalierung über mehrere GPUs und Knoten hinweg vorantreiben • MPI und NCCL für verteilte Skalierung, die Überlappung von CPU- und GPU-Verarbeitung sowie die Optimierung der Kommunikation einsetzen • Reproduzierbare Benchmarks, Leistungsberichte, Tuning-Empfehlungen, Vorher-nachher-Analysen und Skalierungskurven erstellen • Referenzimplementierungen und Beispiele entwickeln und pflegen sowie Patches am Kundencode für bessere Leistung und Portierbarkeit erstellen • Kundeneinsätze vom Proof of Concept bis zum Produktivbetrieb unterstützen, Korrektheits- und Leistungsprobleme beheben und zu Best Practices für die Bereitstellung beraten • Mit Kunden-, Partner-, Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um umsetzbare Fehlerberichte zu erstellen, Korrekturen zu validieren und die Produkt-Roadmap mitzugestalten • Interne Bibliotheken und wiederverwendbaren Code für künftige NVIDIA-Produkte entwickeln • Leistungsreviews mit Ansprechpartnern auf Kundenseite leiten und wiederverwendbare Playbooks sowie Referenzdesigns erstellen

🎯 Anforderungen

• Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium (oder gleichwertige Berufserfahrung) in Informatik, Computer Engineering, Elektrotechnik, Physik, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet • Sehr gute Programmierkenntnisse in C/C++ und Python unter Linux • Praktische Erfahrung mit CUDA-Programmierung und Konzepten zur GPU-Leistungsoptimierung • Erfahrung mit der Profilierung und dem Debugging von Leistungsproblemen unter Verwendung von NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute oder vergleichbaren Werkzeugen • Verständnis der Grundlagen des Parallel Computing und der Leistungsoptimierung, einschließlich Vektorisierung, Threading, NUMA sowie Speicherbandbreite und -latenz • Fähigkeit, technische Erkenntnisse sowohl technischen als auch nichttechnischen Ansprechpartnern klar zu vermitteln • Mindestens fünf Jahre einschlägige Erfahrung in der GPU-/HPC-Optimierung sowie nachweisbare Erfolge bei Leistungssteigerungen und Skalierungsverbesserungen • Erfahrung im HPC-Umfeld mit MPI, verteilten Systemen und der Leistungsoptimierung über mehrere Knoten hinweg • Erfahrung im Energiebereich oder HPC-Domänenkenntnisse, beispielsweise in seismischen Verarbeitungspipelines, der Lagerstättensimulation oder der Simulation von Stromnetzen • Erfahrung mit CI- und Performance-Regressionstests, containerisierten Workflows mit Docker/Apptainer sowie Job-Schedulern wie Slurm • Vertrautheit mit KI-Workflows im Umfeld von Simulationen, einschließlich Datenaufbereitung, Integration von Training und Inferenz sowie der Leistungsoptimierung von Pipelines

🏖️ Vorteile

• NVIDIA-Mitarbeitervorteile sind in der Stellenausschreibung nicht angegeben