Senior Storage Software Engineer – DGX Cloud

🕒 il y a 1 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $224 000 - $431 250 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 2%

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

• Contribute code to open-source parallel and distributed file systems and distributed object storage • Upstream fixes and features and engage with upstream communities and maintainers • Write and review production code as a hands-on storage software lead • Read kernel, NFS, NVMe-oF, or SPDK source to diagnose bugs • Make final technical calls on storage deliveries against measurable targets • Triage, troubleshoot, and root-cause complex storage issues across very large GPU clusters • Investigate I/O and metadata performance, data corruption, and recovery • Validate storage architecture, capabilities, performance, and durability • Run scale tests, benchmarks, and recovery drills • Qualify new builds against measurable performance and durability targets • Define and recommend configuration, tuning, and operational best practices for high-performance file systems on GPU infrastructure • Help operators and internal customers apply storage guidelines • Collaborate with training, inference, accelerated-computing, SRE, operations, networking, and security teams • Collaborate with cloud providers, neocloud operators, and storage vendors on common architecture • Use modern AI coding and agentic tools to accelerate building, debugging, validation, and operations

🎯 Exigences

• BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field — or equivalent experience • Over 12 years of direct experience in storage software engineering • Extensive involvement with a high-performance parallel or distributed file system handling multi-petabyte scale • Contributions to open-source projects involving a distributed or parallel file system • Hands-on experience writing and reviewing production code, examining file system, kernel, NVMe-oF, or SPDK source, and conducting scale tests or recovery drills • Experience diagnosing and resolving storage problems in extensive GPU or HPC clusters, including analysis of I/O and metadata performance • Strong proficiency in at least one systems language: C, C++, Rust, or Go • Proficiency in Python • Comfortable in Linux kernel storage and networking stacks, including block layer, RDMA / RoCE / InfiniBand, NVMe, page cache, VFS, and multipath • Solid understanding of object storage, including S3 / Swift-class • Solid understanding of block storage, including NVMe-oF and iSCSI • Strong written and verbal communication • Comfort operating in a 24/7 production environment • Security-first approach • Maintainers or sustained contributions to widely used public projects • Experience crafting or operating storage for AI training or inference at very large GPU scale • Kernel and file system development experience, metadata scalability, data placement, failure recovery, or HSM or equivalent experience • Kubernetes and CSI driver development for storage • Hands-on experience with SPDK, libfabric, or FUSE performance optimization

🏖️ Avantages

• Equity • Benefits

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