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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere und portiere Software für GPU-beschleunigte numerische Berechnungen im Energiesektor.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen im Energiesektor mit innovativen Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und spannende Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit modernster GPU-Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in CUDA-Entwicklung und numerischer Algebra erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 72000 € pro Jahr.
Projektübersicht: Ein führendes Unternehmen im Energiesektor sucht einen erfahrenen GPU-Softwareingenieur mit umfassender Expertise in CUDA, GPU-beschleunigter numerischer Berechnung und Matrixoperationen. Das Projekt konzentriert sich weniger auf LLM/AI-Themen und mehr auf Leistungsflussberechnungen und großangelegte numerische Simulationen, die effizient auf NVIDIA-GPUs ausgeführt werden müssen.
Sie werden an der Portierung, Optimierung und Beschleunigung von Berechnungscode auf CUDA arbeiten und dabei Frameworks wie cuBLAS, cuSOLVER, cuSPARSE oder ähnliche sowie NVIDIA-Tools (einschließlich QDSS, Jetson-Toolchain, falls relevant) nutzen.
Hauptverantwortlichkeiten:- Portierung und Optimierung von Leistungsfluss-/Energiesystemberechnungen zur Ausführung auf NVIDIA-GPU-Hardware
- Entwurf und Implementierung von Hochleistungs-CUDA-Kernen für Matrixoperationen und numerische Solver
- Profilierung und Optimierung der GPU-Ausführung mit NVIDIA-Tools (z.B. qdss, Nsight Systems/Compute)
- Arbeiten mit großangelegter Matrixalgebra, Lösung linearer Gleichungen, iterativen Solvern und der Handhabung von spärlichen/dichten Matrizen
- Anpassung bestehender CPU-basierter Simulationscodes an GPU-Umgebungen
- Sicherstellung der numerischen Stabilität und Präzision in GPU-beschleunigten Berechnungen
- Enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren für Energiesysteme und Simulationsexperten
- Dokumentation und Übergabe von GPU-optimierten Modulen
- Optional: Beitrag zu Jetson-basierten Umgebungen, falls erforderlich
- Starke Erfahrung in der CUDA-Entwicklung (benutzerdefinierte Kerne, Speicherverwaltung, Warp-Optimierung)
- Hintergrund in numerischer linearer Algebra, Matrixoperationen und der Lösung von Gleichungssystemen
- Erfahrung mit GPU-beschleunigten Bibliotheken wie: cuBLAS, cuSOLVER, cuSPARSE, Thrust oder ähnlichem
- Kenntnisse über NVIDIA-Debugging-/Profiling-Tools (z.B. qdss, Nsight)
- Solides Verständnis von HPC-Konzepten (Parallelisierung, Recheneffizienz, Speicherhierarchie)
- Fähigkeit, unabhängig in einem Nearshoring-/Remote-Setup zu arbeiten
- Sehr gute Englischkenntnisse in der Kommunikation
- Erfahrung mit Leistungsflussberechnungen, Simulation elektrischer Netze oder Energiemodellierung
- Erfahrung mit NVIDIA Jetson-Plattformen
- Vertrautheit mit Python-Bindings (Numba/cuPy) oder C++-Integration
- Hintergrund im Energiesektor oder kritischer Infrastruktur
- Kenntnisse über GPU-Clusterumgebungen
- Start: Flexibel, idealerweise bald
- Dauer: 6+ Monate mit voraussichtlicher Verlängerung
- Modus: Remote / nearshore-freundlich
- Vor Ort: Regelmäßig nicht erforderlich
- Sprache: Englisch
GPU Software Engineer (m/f/d) – CUDA / Numerical Methods / Energy Sector Arbeitgeber: Job@ctive GmbH
Kontaktperson:
Job@ctive GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: GPU Software Engineer (m/f/d) – CUDA / Numerical Methods / Energy Sector
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Energiebranche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine CUDA-Kenntnisse und sei bereit, über deine Erfahrungen mit GPU-Optimierung zu sprechen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio oder auf GitHub. Lass uns zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass dein Portfolio beeindruckt und deine Fähigkeiten zur Geltung kommen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir sind hier, um dich bei jedem Schritt des Bewerbungsprozesses zu unterstützen und sicherzustellen, dass du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: GPU Software Engineer (m/f/d) – CUDA / Numerical Methods / Energy Sector
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für CUDA und GPU-Entwicklung zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau zu diesem Projekt im Energiesektor passen würdest.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Erfahrung mit CUDA, GPU-basierten Bibliotheken und numerischen Methoden klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills hast, um unsere Herausforderungen zu meistern!
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen einfach nachvollziehbar zu machen. Das hilft uns, schnell einen Überblick zu bekommen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich zügig kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Job@ctive GmbH vorbereitest
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie CUDA, cuBLAS und Nsight. Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit diesen Technologien zeigen, um zu demonstrieren, dass du die Anforderungen der Position verstehst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, bei denen du GPU-optimierte Lösungen entwickelt hast. Sei bereit, über die Probleme zu sprechen, die du gelöst hast, und wie du dabei vorgegangen bist. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Simulationsexperten wichtig ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten betonen. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, damit du im Interview zeigst, dass du gut im Team arbeiten kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Herausforderungen des Projekts zu erfahren. Fragen zu den verwendeten Technologien oder zur Teamdynamik sind immer gut!