Senior Systems Software Engineer – GPU Performance

🕒 il y a 1 mois

🏄 California, North Carolina, +1 états de plus – Distant

🏄 California – Remote 🌲 North Carolina – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $184 000 - $356 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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NVIDIA

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Fondée en 1993

🤖 Intelligence artificielle

🎮 Jeux vidéo

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

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

• Lead the implementation of performance practices in large-scale GPU infrastructure, delivering powerful tools, methodologies, and flows to validate and improve multiple datacenter products concurrently. • Align next-generation AI workloads with next-generation datacenter builds for NVIDIA GPUs, CPUs, and networking hardware. • Engage early with HW/FW/SW/platform internal and customer teams. • Develop engineering solutions that provide continuous insights into the performance of AI workloads in evolving environments, generating swift insights into improvements and regressions. • Decompose high-complexity performance or stability issues into minimal reproduction cases, working towards identifying the root cause. • Participate in collaborations with various SW and FW teams (BMC/SBIOS/OS/drivers, etc.) to develop outstanding methods and tools. • Analyze, debug, and resolve critical firmware and software issues to achieve the highest AI workload performance at scale.

🎯 Exigences

• Proven understanding of accelerated computing software stacks (CUDA). • Experience with modern cloud and container-based enterprise computing architectures, with Slurm preferred. • Strong programming and scripting experience in C/C++/Python/Bash. • Deep expertise in systems architecture and the impact of various components on performance. • Experience with container technology and Linux-based OSes, with Docker preferred. • Experience supporting high-performance computing or deep learning in engineering or academic research communities. • Strong teamwork and communication skills, coupled with results-focused analytical abilities. • BS in Engineering, Mathematics, Physics, or Computer Science (or equivalent experience); MS or PhD desirable with 8+ years of applicable experience.

🏖️ Avantages

• equity • benefits