Senior DL Algorithms Engineer – Inference Performance

🕒 il y a 5 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $184 000 - $356 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingénieur

🦅 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

🏥 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

• Implement language and multimodal model inference as part of NVIDIA Inference Microservices (NIMs). • Contribute new features, fix bugs and deliver production code to TRT-LLM, NVIDIA’s open-source inference serving library. • Profile and analyze bottlenecks across the full inference stack to push the boundaries of inference performance. • Benchmark state-of-the-art offerings in various DL models inference and perform competitive analysis for NVIDIA SW/HW stack. • Collaborate heavily with other SW/HW co-design teams to enable the creation of the next generation of AI-powered services.

🎯 Exigences

• PhD in CS, EE or CSEE or equivalent experience. • 5+ years of experience. • Strong background in deep learning and neural networks, in particular inference. • Experience with performance profiling, analysis and optimization, especially for GPU-based applications. • Proficient in C++, PyTorch or equivalent frameworks. • Deep understanding of computer architecture, and familiarity with the fundamentals of GPU architecture. • Proven experience with processor and system-level performance optimization. • Deep understanding of modern LLM architectures. • Strong fundamentals in algorithms. • GPU programming experience (CUDA or OpenCL) is a plus

🏖️ Avantages

• equity • benefits