Senior Math Libraries Engineer – Direct Sparse Solvers

🕒 il y a 1 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $184 000 - $356 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingénieur

🦅 Parrain de Visa H1B

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NVIDIA

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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

• Designing, implementing, and optimizing direct sparse solvers for existing and future GPU architectures • Working with library engineers, QA engineers, and interns on all library development aspects from design to implementation and test to release and support • Working closely with product management and other internal and external partners to understand feature and performance requirements and contribute to the technical roadmaps of libraries • Finding and realizing opportunities to improve library quality, performance, and maintainability for sparse linear algebra libraries through re-architecting and establishing innovative software development practices

🎯 Exigences

• PhD or MSc degree in Computer Science, Computational Science and Engineering, Applied Mathematics, or related science or engineering field (or equivalent experience) • 5+ years of overall experience developing, debugging, and optimizing high-performance numerical software using C++ and parallel programming; ideally using CUDA, MPI, OpenMP, OpenACC, pthreads, or equivalent technologies • Strong fundamentals in floating-point arithmetic, numerical analysis, and implementation of sparse linear algebra primitives like matrix-vector and matrix-matrix products and triangular solves • Experience in developing, maintaining, and testing scientific computing libraries • Strong collaboration, communication, and documentation habits.

🏖️ Avantages

• equity • benefits