Senior GPU Networking Architect

🕒 vor 5 Monaten

🌐 Polen, Schweiz, +2 weitere Länder – Remote

🇵🇱 Polen – Remote 🇨🇭 Schweiz – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 zł292.500 - zł650.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🏛️ Architekt

👻 Geisterscore 36%

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

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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

• Build, implement, and optimize GPU communication kernels that underpin collective and point-to-point operations in large-scale AI systems. • Leverage deep knowledge of GPU architecture—thread scheduling, memory hierarchy, execution pipelines—to improve kernel efficiency, minimize latency, and overlap computation with communication. • Develop GPU-resident communication primitives and device-side APIs that enable fine-grained, kernel-initiated data movement across nodes and accelerators. • Profile and tune GPU kernels end-to-end, identifying bottlenecks at the intersection of compute, memory, and network, and driving targeted optimizations. • Collaborate with network software, hardware, and AI framework teams to co-design communication strategies that align with GPU execution patterns and emerging model architectures. • Build proofs-of-concept, conduct experiments, and perform quantitative modeling to evaluate and validate new communication strategies before committing them to production. • Contribute to the evolution of programming models that expose GPU-aware networking capabilities to application developers.

🎯 Anforderungen

• 5+ years of hands-on CUDA programming, including writing and optimizing non-trivial GPU kernels. • M.Sc. or equivalent experience in computer science, computer engineering, or a closely related field. • Strong understanding of GPU architecture fundamentals: warp scheduling, shared memory, L2 cache, memory coalescing, occupancy tuning, and asynchronous execution. • Experience with systems-level C/C++ development in performance-critical environments. • Familiarity with GPU data movement mechanisms such as GPUDirect RDMA and GPU-initiated communication. • Ability to read and reason about GPU performance profiles (e.g., Nsight Compute, Nsight Systems) and translate observations into actionable optimizations. • Strong collaboration skills in a multi-national, interdisciplinary environment.

🏖️ Vorteile

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work hours • Paid time off • Remote work options