Senior Performance Engineer

🔥 vor 16 Minuten

🌐 Vereinigtes Königreich, Schweiz, +1 weitere Länder – Remote

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

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

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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

• Analyse der End-to-End-Leistung großskaliger KI-Workloads über Compute-, Netzwerk-, Storage- und Software-Stacks • Entwerfen und Durchführen von Performance-Studien zur Festlegung von Baselines, Diagnose von Regressionen und Quantifizierung von Engpässen • Definition von Methoden zur Bewertung von Leistung und Effizienz, Benchmarks und Erfolgskennzahlen für KI-Workloads • Nutzung von Profiling, Observability und Datenanalyse zur Entwicklung umsetzbarer Optimierungspläne • Zusammenarbeit mit Deep-Learning-Ingenieur:innen, Plattformteams und GPU-Architekt:innen zur Validierung und Umsetzung von Performance-Verbesserungen • Kommunikation von Performance-Ergebnissen, Trade-offs und Empfehlungen, um System- und Software-Designentscheidungen zu beeinflussen

🎯 Anforderungen

• Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder höher) in Informatik, Computer Engineering oder einem verwandten Fachgebiet • Mindestens 12 Jahre Berufserfahrung • Fundierte Programmierkenntnisse in C++ und Python • Fähigkeit zum Aufbau zuverlässiger Analyse- und Automatisierungs-Workflows • Fundierte Kenntnisse in Betriebssystemen, Rechnerarchitektur und verteilten Systemen • Erfahrung in Performance-Engineering, Benchmarking, Profiling und Optimierung komplexer Software oder Systeme • Fähigkeit, technische Ergebnisse zu kommunizieren, Aufgaben mit hoher Wirkung zu priorisieren und Abstimmung zwischen Teams herzustellen • Erfahrung in der Analyse großskaliger KI-Cluster oder verteilter Trainings- und Inferenz-Workloads • Erfahrung mit CUDA, GPU-Computingsystemen und GPU-Performance-Analyse • Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX/XLA • Tiefes Verständnis von systemweiter Performance-Analyse, Workload-Charakterisierung und Optimierung