Senior Systems Software Engineer – Performance in Rechenzentren

🔥 vor 3 Minuten

🌐 Polen, Deutschland, +1 weitere Länder – Remote

🇵🇱 Polen – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote

💵 zł292.500 - zł650.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 1%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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

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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

• Charakterisierung der Performance von Nodes, Racks und Clustern mithilfe von Microbenchmarks und repräsentativen Anwendungen • Messung von Durchsatz, Latenz und Skalierungseffizienz zur Identifizierung von Engpässen bei Rechenleistung, Speicher, Kommunikation und Storage • Identifizierung von Linux-Performanceproblemen im Zusammenhang mit CPU-Scheduling, NUMA-Lokalität, CPU- und Memory-Affinität, Interrupt-Verarbeitung und Ressourcenkonflikten • Bewertung der Auswirkungen von Linux-Performanceproblemen auf die GPU-Auslastung und die Effizienz von Anwendungen • Untersuchung der Skalierung verteilter Workloads, kollektiver Kommunikation, Synchronisationsverzögerungen, langsamer Nodes sowie des Zusammenspiels von Berechnung und Kommunikation • Bewertung der Auswirkungen der Positionierung von GPUs und NICs, der Struktur von Interconnects und des Netzwerkverkehrs auf die Performance • Kombination von Anwendungsprofilen, System-Traces, Hardware-Countern und Cluster-Telemetriedaten zur Eingrenzung der Ursachen • Entwicklung gezielter Reproduktionen sowie Zusammenarbeit mit Teams aus den Bereichen Hardware, Firmware, Treiber, Libraries und Anwendungen zur Umsetzung und Verifizierung von Fehlerbehebungen • Entwicklung und Pflege von Python-Tools zur automatisierten Benchmark-Ausführung, Datenerfassung und Performance-Analyse • Einrichtung reproduzierbarer Baselines, Bewertung der Variabilität zwischen Durchläufen und Identifizierung von Regressionen über verschiedene Hardwarekonfigurationen und Software-Releases hinweg • Definition und Durchführung der Performance-Validierung für neue Plattformen und Cluster-Deployments • Identifizierung leistungsschwacher Nodes, Links oder Storage-Pfade sowie Verifizierung, dass Korrekturmaßnahmen die Workload-Performance wiederherstellen

🎯 Anforderungen

• Umfassende praktische Erfahrung in der Linux-Performance-Analyse, einschließlich Prozessen und Threads, CPU- und Speicherarchitektur, NUMA, I/O und Networking • Erfahrung bei der Untersuchung der Performance in Multi-Node-HPC- oder GPU-beschleunigten Systemen • Tiefgehende Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche: GPU-Anwendungsperformance, Linux-Systemperformance, High-Speed-Networking und kollektive Kommunikation, paralleler Storage oder HPC-Performance-Tools • Sehr gute Kenntnisse in Python • Erfahrung in der Entwicklung und Fehlersuche bei performancekritischem Code in C, C++ und CUDA • Fähigkeit, kontrollierte Experimente zu entwickeln, Profiling- und Counter-Daten zu interpretieren und reproduzierbare Verbesserungen nachzuweisen • Fähigkeit, technische Aufgaben über die Grenzen von Hardware und Software hinweg eigenständig voranzutreiben und Ergebnisse klar zu kommunizieren • Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, eines Ingenieurstudiengangs, der Mathematik oder Physik beziehungsweise eine gleichwertige Qualifikation • Mindestens 8 Jahre einschlägige Berufserfahrung • Erfahrung mit Nsight Systems, Nsight Compute, Linux perf oder auf eBPF basierenden Tools • Erfahrung mit RDMA sowie MPI oder NCCL • Erfahrung in der Analyse der Performance von PCIe-, NVLink-, InfiniBand- oder Ethernet-Interconnects • Erfahrung mit Slurm, Container-Runtimes und cgroups • Erfahrung in der Verbesserung verteilter Trainings-, Inferenz- oder wissenschaftlicher Anwendungen durch Strong- und Weak-Scaling-Analysen • Erfahrung im Aufbau automatisierter Performance-Regression-Frameworks mit Tools wie ReFrame

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