Senior Storage Software Engineer – DGX Cloud

🕒 vor 9 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $224.000 - $431.250 / 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

• Contribute code to open-source parallel and distributed file systems and distributed object storage • Upstream fixes and features and engage with upstream communities and maintainers • Write and review production code as a hands-on storage software lead • Read kernel, NFS, NVMe-oF, or SPDK source to diagnose bugs • Make final technical calls on storage deliveries against measurable targets • Triage, troubleshoot, and root-cause complex storage issues across very large GPU clusters • Investigate I/O and metadata performance, data corruption, and recovery • Validate storage architecture, capabilities, performance, and durability • Run scale tests, benchmarks, and recovery drills • Qualify new builds against measurable performance and durability targets • Define and recommend configuration, tuning, and operational best practices for high-performance file systems on GPU infrastructure • Help operators and internal customers apply storage guidelines • Collaborate with training, inference, accelerated-computing, SRE, operations, networking, and security teams • Collaborate with cloud providers, neocloud operators, and storage vendors on common architecture • Use modern AI coding and agentic tools to accelerate building, debugging, validation, and operations

🎯 Anforderungen

• BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field — or equivalent experience • Over 12 years of direct experience in storage software engineering • Extensive involvement with a high-performance parallel or distributed file system handling multi-petabyte scale • Contributions to open-source projects involving a distributed or parallel file system • Hands-on experience writing and reviewing production code, examining file system, kernel, NVMe-oF, or SPDK source, and conducting scale tests or recovery drills • Experience diagnosing and resolving storage problems in extensive GPU or HPC clusters, including analysis of I/O and metadata performance • Strong proficiency in at least one systems language: C, C++, Rust, or Go • Proficiency in Python • Comfortable in Linux kernel storage and networking stacks, including block layer, RDMA / RoCE / InfiniBand, NVMe, page cache, VFS, and multipath • Solid understanding of object storage, including S3 / Swift-class • Solid understanding of block storage, including NVMe-oF and iSCSI • Strong written and verbal communication • Comfort operating in a 24/7 production environment • Security-first approach • Maintainers or sustained contributions to widely used public projects • Experience crafting or operating storage for AI training or inference at very large GPU scale • Kernel and file system development experience, metadata scalability, data placement, failure recovery, or HSM or equivalent experience • Kubernetes and CSI driver development for storage • Hands-on experience with SPDK, libfabric, or FUSE performance optimization

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits