Senior Performance Engineer (HPC)

vor 3 Monaten

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NVIDIA

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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.

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Beschreibung

• Führen Sie eingehende Leistungscharakterisierungen und -analysen auf großen Multi-GPU- und Multi-Node-Clustern durch. • Untersuchen Sie die Interaktion unserer Bibliotheken mit allen Hardware- (GPU, CPU, Networking) und Softwarekomponenten im Stack. • Bewerten Sie Proof-of-Concepts und führen Sie Trade-off-Analysen durch, wenn mehrere Lösungsansätze verfügbar sind. • Triage und Ursachenanalyse von Leistungsproblemen, die von unseren Kunden gemeldet werden. • Sammeln Sie umfangreiche Leistungsdaten; entwickeln Sie Tools und Infrastruktur zur Visualisierung und Analyse dieser Informationen. • Zusammenarbeit mit einem sehr dynamischen Team über mehrere Zeitzonen hinweg.

🎯 Anforderungen

• M.S. (oder gleichwertige Erfahrung) oder PhD in Informatik oder einem verwandten Bereich mit relevanter Erfahrung im Performance Engineering und HPC • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in paralleler Programmierung und mit mindestens einer Kommunikationsruntime (MPI, NCCL, UCX, NVSHMEM) • Erfahrung in der Durchführung von Performance-Benchmarking und Problemanalyse auf groß angelegten HPC-Clustern • Gutes Verständnis von Computer-Systemarchitektur, HW-SW-Interaktionen und Betriebssystemprinzipien (Systemsoftware-Grundlagen) • Implementierung von Mikrobenchmarks in C/C++; Fähigkeit, bei Bedarf Code zu lesen und anzupassen • Fähigkeit, Leistungsprobleme über den gesamten HW/SW-Stack zu debuggen • Sicherer Umgang mit einer Skriptsprache, vorzugsweise Python • Vertraut mit Containern, Cloud-Provisioning und Scheduling-/Orchestrierungstools (Kubernetes, SLURM, Ansible, Docker) • Anpassungsfähigkeit und Lernbereitschaft für neue Bereiche und Tools • Flexibilität, um effektiv mit verschiedenen Teams und in unterschiedlichen Zeitzonen zu arbeiten und zu kommunizieren

🏖️ Vorteile

• Sehr wettbewerbsfähige Gehälter • Umfangreiches Leistungspaket • Ein Arbeitsumfeld, das Vielfalt, Inklusion und Flexibilität fördert.