Senior Software Engineer, CUDA Deep Learning Systems

🕒 vor 1 Monat

🏄 California, Texas – Remote

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 1%

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

• Explore, research, and prototype systems optimizations for advanced deep learning models at the intersection of high-level deep learning frameworks and low-level CUDA through modeling, simulation, and silicon prototyping • Architect and optimize distributed computing systems from single-node to cluster-scale supercomputing environments • Design, implement, and optimize custom high-performance CUDA kernels for emerging neural network architectures and workloads • Analyze hardware-software interactions to identify and resolve performance bottlenecks in training and inference pipelines • Collaborate with AI researchers, hardware and software architects, kernel and compiler authors, and CUDA driver experts to co-design systems and algorithms • Develop exploratory tools and runtime systems to profile and accelerate new deep learning paradigms • Write clean, effective, and maintainable code and transition prototypes into open-source releases, framework integrations, internal tools, or commercial products

🎯 Anforderungen

• BS, MS, or PhD degree in Computer Science, Computer Engineering, Electrical Engineering, or related field, or equivalent experience • 8+ years of relevant industry experience or equivalent academic experience after degree achievement • Strong proficiency in C++ and Python programming • Solid background in deep learning fundamentals, with a focus on transformers • Strong understanding of distributed computing, multi-node scaling, and cluster-scale performance challenges • Proven experience in systems programming, computer architecture, and low-level systems performance optimization • Familiarity with GPU accelerator architectures • Hands-on experience with CUDA programming, kernel optimization, and workload profiling • Experience profiling and optimizing generative AI models, including large language models • Research background in machine learning systems or adjacent fields • Experience profiling and optimizing vision models, generative AI architectures, or diffusion models • Track record of initiative and willingness to deep-dive on problems across the stack • Preferred: expertise in performance internals and execution graphs of PyTorch, JAX, TensorRT, vLLM, sgLang, Nemo, or Megatron • Preferred: experience with NCCL, MPI, UCX, and distributed machine learning techniques such as pipeline, tensor, or expert parallelism • Preferred: knowledge of numerical methods and low-precision arithmetic such as NVFP4, MXFP4, FP8, or INT8 • Preferred: background in deep learning compilers and ML systems, including Triton, XLA, or torch.compile • Preferred: experience designing agentic AI systems for complex systems and infrastructure problems

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits • Equal opportunity employer • Inclusive work environment