Deep Learning Software Engineer, TensorRT Performance

🕒 il y a 2 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $124 000 - $195 500 / an

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

🟡 Intermédiaire

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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NVIDIA

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10 000+ employés

Fondée en 1993

🤖 Intelligence artificielle

🎮 Jeux vidéo

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Establish groundbreaking performance benchmarking methodologies and analysis workflows and identify performance issues and opportunities for NVIDIA’s inference ecosystem (e.g. TensorRT/TensorRT-EdgeLLM/Torch-TensorRT) • Contribute features and code to NVIDIA/OSS inference frameworks including but not limited to TensorRT/TensorRT-EdgeLLM/Torch-TensorRT. • Develop new model pipelines for NVIDIA’s inference ecosystem with optimized performance including but not limited to areas like quantization, scheduling, memory management, and distributed inference to set the gold standard for Gen AI performance. • Work with cross-collaborative teams inside and outside of NVIDIA across generative AI, automotive, robotics, image understanding, and speech understanding to set directions and develop innovative inference solutions. • Scale performance of deep learning models across different architectures and types of NVIDIA accelerators.

🎯 Exigences

• Bachelors, Masters, PhD, or equivalent experience in relevant fields (Computer Science, Computer Engineering, EECS, AI). • 2 years of relevant software development experience. • Strong C++, Python programming and software engineering skills • Experience with DL frameworks (e.g. PyTorch, JAX, TensorFlow, ONNX) and inference libraries (e.g. TensorRT, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, FlashInfer). • Experience with performance analysis and performance optimization

🏖️ Avantages

• equity • benefits