Principal Architect, AI Networking

🕒 vor 1 Monat

🏄 California, Colorado, +2 weitere Bundesländer – Remote

🏄 California – Remote ⛰️ Colorado – Remote 🌲 Oregon – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $272.000 - $431.250 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 Künstliche Intelligenz

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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NVIDIA

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

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

• Setting the long-term technical vision for distributed AI communication systems • Conducting original research and prototyping next-generation networking solutions • Driving hardware-software co-optimization with various technologies • Investigating fundamental bottlenecks in communication runtimes for large-scale AI workloads • Integrating networking capabilities into AI serving stacks • Publishing findings and representing NVIDIA in industry forums and standards bodies • Mentoring senior engineers across the organization

🎯 Anforderungen

• 15+ years in systems software and/or networking • Deep expertise in high-performance networking (InfiniBand, RoCE, RDMA, NVLink) • Communication libraries knowledge (e.g. NIXL, NCCL, UCX, MPI, NVSHMEM) • GPU accelerated systems experience • Proven track record of defining and delivering complex, cross-team technical initiatives • MS, PhD or equivalent in Computer Science, Computer Engineering, Electrical Engineering, or a related field • Deep understanding of computer architecture, memory hierarchies, DMA engines, and OS-level networking • Understanding of ML systems concepts (transformer architectures, KV cache mechanics, model parallelism, or distributed training and inference patterns) • Proficiency in programming languages such as C, C++, Rust and Python

🏖️ Vorteile

• Competitive salaries • Comprehensive benefits package • Eligibility for equity