Ingénieur logiciel systèmes senior – Performance des centres de données

🔥 il y a 1 heure

🌐 Pologne, Allemagne, +1 autres pays – Distant

🇵🇱 Pologne – Télétravail 🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail

💵 zł292 500 - zł650 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 1%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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

• Caractériser les performances des nœuds, des racks et des clusters à l’aide de microbenchmarks et d’applications représentatives • Mesurer le débit, la latence et l’efficacité de la montée en charge afin d’identifier les goulets d’étranglement liés au calcul, à la mémoire, aux communications et au stockage • Identifier les problèmes de performance Linux liés à l’ordonnancement des processus, à la localité NUMA, à l’affinité CPU et mémoire, à la gestion des interruptions et à la contention des ressources • Évaluer l’impact des problèmes de performance Linux sur l’utilisation des GPU et l’efficacité des applications • Examiner la montée en charge des workloads distribués, les communications collectives, les délais de synchronisation, les nœuds lents et les interactions entre calcul et communication • Évaluer l’impact du positionnement des GPU et des NIC, de la structure des interconnexions et du trafic réseau sur les performances • Combiner les profils applicatifs, les traces système, les compteurs matériels et la télémétrie des clusters afin d’isoler les causes racines • Développer des reproductions ciblées et collaborer avec les équipes hardware, firmware, pilotes, bibliothèques et applications pour mettre en œuvre et vérifier les correctifs • Développer et maintenir des outils Python pour l’exécution automatisée des benchmarks, la collecte de données et l’analyse des performances • Mettre en place des références reproductibles, évaluer la variabilité d’une exécution à l’autre et identifier les régressions entre différentes configurations matérielles et versions logicielles • Définir et réaliser la validation des performances de nouvelles plateformes et de nouveaux déploiements de clusters • Identifier les nœuds, liens ou chemins de stockage sous-performants et vérifier que les actions correctives rétablissent les performances des workloads

🎯 Exigences

• Expérience pratique approfondie de l’analyse des performances Linux, notamment des processus et threads, de l’architecture CPU et mémoire, de NUMA, des entrées-sorties et des réseaux • Expérience de l’analyse des performances dans des systèmes HPC multi-nœuds ou accélérés par GPU • Expertise approfondie dans au moins l’un des domaines suivants : performances applicatives GPU, performances des systèmes Linux, réseaux haut débit et communications collectives, stockage parallèle ou outils d’analyse des performances HPC • Maîtrise de Python • Expérience du développement et du débogage de code sensible aux performances en C, C++ et CUDA • Capacité à concevoir des expérimentations contrôlées, à interpréter les données de profiling et de compteurs, et à démontrer des améliorations reproductibles • Capacité à piloter de manière autonome des initiatives techniques à l’interface du hardware et du software, et à communiquer clairement les résultats • Diplôme de niveau licence ou master en informatique, ingénierie, mathématiques ou physique, ou expérience équivalente • Plus de 8 ans d’expérience pertinente • Expérience de Nsight Systems, Nsight Compute, Linux perf ou d’outils basés sur eBPF • Expérience de RDMA et de MPI ou NCCL • Expérience de l’analyse des performances des interconnexions PCIe, NVLink, InfiniBand ou Ethernet • Expérience de Slurm, des runtimes de conteneurs et des cgroups • Expérience de l’amélioration d’applications d’entraînement distribué, d’inférence ou scientifiques grâce à des études de strong scaling et de weak scaling • Expérience de la création de frameworks automatisés de détection des régressions de performance à l’aide d’outils tels que ReFrame

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