Solutions Architect, Data Processing

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🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $124 000 - $195 500 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

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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

🤖 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

• Research and develop techniques to GPU-accelerate high performance database, ETL and data analytics applications. • Work directly with other technical experts in their fields (industry and academia) to perform in-depth analysis and optimization of complex data intensive workloads to ensure the best possible performance of current GPU architectures. • Influence the design of next-generation hardware architectures, software, and programming models in collaboration with research, hardware, system software, libraries, and tools teams at NVIDIA. • Influence partners (industry and academia) to push the bounds of data processing with NVIDIA’s full product line.

🎯 Exigences

• Masters or PhD in Computer Science, Computer Engineering, or related computationally focused science degree or equivalent experience. • Programming fluency in C/C++ with a deep understanding of algorithms and software design. • Hands-on experience with low-level parallel programming, e.g. CUDA (preferred), OpenACC, OpenMP, MPI, pthreads, TBB, etc. • In-depth expertise with CPU/GPU architecture fundamentals, especially memory subsystem. • Domain expertise in high performance databases, ETL, data analytics and/or vector database. • Good communication and organization skills, with a logical approach to problem solving, and prioritization skills.

🏖️ Avantages

• equity • benefits