Senior Software Engineer, GNN

🕒 vor 14 Tagen

🏄 California, Texas – Remote

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $152.000 - $287.500 / 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

• Develop accelerated, PyTorch-based solutions for large-scale machine learning models, including GNNs, TFMs, and ensemble models, with a focus on efficient training and inference on GPU infrastructure • Support CUDA-X Libraries and integrations used in PyTorch-based, large-scale machine learning workflows • Partner with developers, product managers, and scientists to develop innovative GNN models and GPU-accelerated implementations for model development and prediction phases • Develop solutions that help customers adopt NVIDIA hardware and software, and gather technical requirements directly from customers and Solutions Architects to guide product and engineering priorities • Provide technical leadership and mentorship to engineers across the team • Identify opportunities to improve the codebase and reduce code-maintenance overhead through re-architecture • Apply agentic coding tools to identify and fix bugs, implement new features, and refactor code • Solve complex technical issues, explain solutions clearly, exercise technical leadership, and coordinate across multiple teams to achieve shared objectives

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree (or equivalent experience) plus 5 or more years of relevant experience in large-scale machine learning, deep learning, and general data science; or a Master’s degree or PhD plus 3 or more years of relevant experience • 3 or more years of experience with PyTorch • 2 or more years of experience training enterprise-scale machine learning models across distributed infrastructure • 2 or more years of experience designing and operating efficient training and inference workflows on GPU infrastructure, including profiling, scaling, orchestration, and resource utilization • Excellent C++ programming and software design skills • Proven experience developing, debugging, and optimizing high-performance applications, preferably with GPU acceleration using CUDA • Strong collaboration, communication, and documentation habits • Experience developing or deploying Graph Neural Network solutions using PyTorch Geometric, or a similar framework • Experience working with data warehouse and lakehouse platforms, such as Snowflake or Databricks • Experience in two or more of the following domains: finance, cybersecurity, government or national laboratories, and retail • Strong understanding of system architecture, CPU, GPU, memory, and storage systems, as well as performance optimization • Experience with customer engagement and technical support, particularly for data science workflows and with vector search and storage solutions, such as FAISS or Milvus

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits