Senior Deep Learning Performance Architect

🕒 vor 11 Tagen

🏄 California, Washington – Remote

🏄 California – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🏛️ Architekt

🦅 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

• Develop innovative architectures to extend the state of the art in deep learning performance and efficiency • Analyze performance, cost and power trade-offs by developing analytical models, simulators and test suites • Understand and analyze the interplay of hardware and software architectures on future algorithms, programming models and applications • Evaluate PPA (performance, power, area) for hardware features and system level architectural trade-offs. • Develop high level simulators in C++/Python • Actively collaborate with software, product and research teams to guide the direction of deep learning HW and SW

🎯 Anforderungen

• MS or PhD in Computer Science, Computer Engineering, Electrical Engineering or equivalent experience • 6+ years of relevant meaningful work experience • Strong background in GPU or Deep Learning ASIC architecture for distributed training and/or inference spanning multi-chip/multi-node • Experience with performance modeling, architecture simulation, profiling, and analysis • Solid foundation in machine learning and deep learning. Understanding of modern transformer-based architectures and their performance at scale. • Strong programming skills in Python, C, C++

🏖️ Vorteile

• equity • benefits