Senior Deep Learning Software Infrastructure Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $224.000 - $431.250 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👷 IT-Infrastrukturingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 13%

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

• Craft, scale, and harden deep learning infrastructure libraries and frameworks for training on multi-thousand GPU clusters • Improve efficiency throughout the training stack, including data loaders, distributed training, scheduling, and performance monitoring • Build robust training pipelines and libraries for massive video datasets and rapid experimentation • Collaborate with researchers, model engineers, and internal platform teams to enhance efficiency, minimize stalls, and improve training availability • Own core infrastructure components such as orchestration libraries, distributed training frameworks, and fault-resilient training systems • Partner with leadership to scale infrastructure with growing GPU capacity and dataset size while maintaining developer efficiency and stability

🎯 Anforderungen

• BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical/Computer Engineering, or a related field, or equivalent experience • 12+ years of professional experience building and scaling high-performance distributed systems, ideally in ML, HPC, or large-scale data infrastructure • Extensive knowledge of deep learning frameworks, with PyTorch preferred • Knowledge of large-scale training, including DDP/FSDP, NCCL, tensor parallelism, and pipeline parallelism • Experience with performance profiling • Strong systems background in datacenter networking, including RoCE and IB • Experience with parallel filesystems, including Lustre • Knowledge of storage systems and schedulers such as Slurm and Kubernetes • Proficiency in Python and experience writing production-grade libraries, orchestration layers, and automation tools • Ability to work with ML researchers, infrastructure engineers, and product leads and translate requirements into robust systems • Experience scaling GPU training clusters with more than 1,000 GPUs • Expertise in fault resilience and high availability, including elastic training and large-scale observability • Hands-on technical leadership and ability to establish guidelines for ML systems engineering

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits