Ingénieur Developer Technology, secteur de l’énergie

🕒 il y a 3 mois

🌐 Suisse, Royaume-Uni, +4 autres pays – Distant

🇨🇭 Suisse – Télétravail 🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇸🇦 Arabie saoudite – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail 🇦🇪 Émirats arabes unis (EAU) – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🖥 Ingénieur Logiciel

👻 Score fantôme 49%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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NVIDIA

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10 000+ employés

Fondée en 1993

🏥 Santé

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

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

• Élaborer le profil de performance, analyser et optimiser des applications accélérées par GPU, en mettant l’accent sur les kernels CUDA, les transferts mémoire, la concurrence et le débit de bout en bout • Piloter les améliorations de performance grâce à l’optimisation de kernels en CUDA C++, à la configuration des lancements, à la hiérarchie mémoire, aux streams et aux événements, aux bibliothèques GPU ainsi qu’à la mise à l’échelle sur plusieurs GPU et plusieurs nœuds • Utiliser MPI et NCCL pour la mise à l’échelle distribuée, le recouvrement des traitements CPU/GPU et l’optimisation des communications • Concevoir des benchmarks reproductibles, des rapports de performance, des recommandations de tuning, des analyses avant/après et des courbes de mise à l’échelle • Développer et maintenir des implémentations de référence et des exemples, et apporter des correctifs au code des clients afin d’en améliorer les performances et la portabilité • Accompagner les projets clients, des preuves de concept jusqu’à la mise en production, en déboguant les problèmes de correction et de performance et en recommandant les bonnes pratiques de déploiement • Collaborer avec les équipes clientes, partenaires, produit et ingénierie afin de signaler des problèmes exploitables, de valider les correctifs et de contribuer à l’orientation de la roadmap • Développer des bibliothèques internes et du code réutilisable pour les futurs produits NVIDIA • Piloter les revues de performance avec les interlocuteurs clients et créer des playbooks et des architectures de référence réutilisables

🎯 Exigences

• Diplôme de niveau licence ou master (ou expérience équivalente) en informatique, génie informatique, génie électrique, physique, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe • Solides compétences en programmation C/C++ et Python sous Linux • Expérience pratique de la programmation CUDA et des concepts d’optimisation des performances GPU • Expérience du profiling et du débogage des performances avec NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute ou un outil équivalent • Bonne compréhension du calcul parallèle et des fondamentaux de la performance, notamment la vectorisation, le multithreading, le NUMA et la bande passante ainsi que la latence mémoire • Capacité à présenter clairement des résultats techniques à des ingénieurs comme à des interlocuteurs non techniques • Plus de 5 ans d’expérience pertinente en optimisation GPU/HPC, avec un solide bilan d’améliorations concrètes des temps d’exécution et de la mise à l’échelle • Expérience HPC avec MPI, les systèmes distribués et le tuning des performances sur plusieurs nœuds • Connaissance du secteur de l’énergie et du HPC, notamment des chaînes de traitement sismique, de la simulation de réservoirs ou de la simulation des réseaux électriques • Expérience des tests CI et de non-régression des performances, des workflows conteneurisés avec Docker/Apptainer et des ordonnanceurs tels que Slurm • Familiarité avec les workflows d’IA utilisés en complément de la simulation, notamment la préparation des données, l’intégration de l’entraînement et de l’inférence, ainsi que la performance des pipelines

🏖️ Avantages

• Les avantages proposés aux salariés de NVIDIA ne sont pas précisés dans l’offre