GPU Performance and Benchmarking Engineer

🕒 vor 25 Tagen

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Vultr

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2014

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

🔧 Hardware

💰 €329.000.000 Debt Financing - Vultr im 2025-06

Artificial Intelligence • B2B • Hardware

Vultr ist ein globaler Anbieter von Cloud-Infrastrukturen, der bedarfsgesteuerte virtuelle Maschinen, Bare-Metal-Server, GPU-beschleunigte Instanzen, verwaltete Datenbanken, Objekt- und Blockspeicher, Kubernetes- und Netzwerklösungen anbietet. Die Plattform legt den Schwerpunkt auf KI- und HPC-Workloads mit einer breiten Auswahl an AMD- und NVIDIA-GPUs, schnellen Netzwerken und über 32 Datenzentrumsregionen sowie einem Marktplatz für bereitstellbare Apps und entwicklerfreundliche APIs. Vultr richtet sich an Entwickler und Unternehmen, die nach kostengünstigen, skalierbaren und konformen Alternativen zu Hyperscalern für Cloud-Computing und Speicherlösungen suchen.

Beschreibung

• Design and execute performance benchmarks for AI training and inference workloads • Profile and characterize GPU workloads to identify performance bottlenecks and optimization opportunities • Systematically tune workload parameters (batch size, precision, parallelism, memory, etc.) to maximize throughput • Establish and maintain performance baselines and success criteria across GPU platforms • Develop benchmarking tools, scripts, and automation for repeatable performance validation • Analyze and report benchmark results with actionable recommendations for engineering teams • Validate performance of new GPU hardware platforms before production deployment • Collaborate with GPU Engineers and Fabric Engineers to correlate performance with system-level health • Track and evaluate emerging GPU architectures and software releases for performance impact • Document benchmarking methodologies, tuning playbooks, and performance best practices

🎯 Anforderungen

• 3–7 years of experience in GPU performance engineering, benchmarking, or HPC • Hands-on experience with GPU profiling and benchmarking tools (e.g., NVIDIA Nsight, DCGM, nccl-tests, MLPerf, GPU-Burn) • Strong understanding of AI/ML workload performance characteristics (training vs. inference, batch sizing, precision modes) • Experience tuning performance parameters across GPU, CUDA, and framework layers • Familiarity with major GPU platforms (NVIDIA, AMD) and their performance tooling • Proficiency in Python for benchmark scripting and data analysis • Basic understanding of Linux systems and server hardware • Familiarity with high-speed networking concepts (InfiniBand, RoCE, NCCL) and their impact on distributed performance • Strong analytical skills with the ability to translate data into clear recommendations • Excellent written communication skills for performance reports and documentation

🏖️ Vorteile

• 100% company-paid insurance premiums for employee medical, dental and vision plans. • 401(k) plan that matches 100% up to 4%, with immediate vesting • Professional Development Reimbursement of $2,500 each year • 11 Holidays + Paid Time Off Accrual + Rollover Plan • Commitment matters to Vultr! Increased PTO at 3 year and 10 year anniversary + 1 month paid sabbatical every 5 years + Anniversary Bonus each year • $500 stipend for remote office setup in first year + $400 each following year • Internet reimbursement up to $75 per month • Gym membership reimbursement up to $50 per month • Company paid Wellable subscription