Senior AI Compiler Engineer – Applied Research

🕒 vor 6 Tagen

🏄 California, Texas, +1 weitere Bundesländer – Remote

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

💵 $152.000 - $241.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 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

• Design and implement AI-based technology addressing core problems of low-level GPU code generation. • Build SFT and RL training pipelines. • Define model inputs using low-level compiler representations. • Define, implement, and evaluate strategies for intelligent prompt engineering in compilation domain. • Prototype and iterate on model architectures, prompts, and training strategies for NP-hard problems in optimizing compilers. • Prepare datasets from compiler traces, optimization passes, and target-specific performance signals. • Apply RL techniques to optimize for downstream objectives and run rigorous experiments, analysis, and benchmarking across workloads and hardware targets. • Build rigorous benchmarks to assess code quality, correctness, and generation overhead. • Partner with compiler engineers to integrate and ship learned policies with production toolchains.

🎯 Anforderungen

• M.S. or PhD degree in Computer Engineering, Computer Science related technical field (or equivalent experience). • 5+ years of experience building AI/ML systems. • Solid understanding of machine learning fundamentals and experimentation best practices. • Strong software engineering skills in Python and C++. • Hands-on experience training/fine-tuning/post-training large models. • Experience with reinforcement learning. • Reward modeling from non-differentiable signals (binary runtime/compile success, performance counters). • Knowledge of prompt-engineering techniques (CoT, chaining/orchestration, context adaptation, etc). • Ability to work across research and engineering, from prototype to production. • CUDA programming experience and GPU performance familiarity.

🏖️ Vorteile

• equity • benefits