HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters

HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters

Vollzeit Kein Homeoffice möglich
NVIDIA AI

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Optimiere HPC-Kommunikationsbibliotheken und große GPU-Workloads.
  • Unternehmen: NVIDIA AI in der Schweiz mit einem globalen, kollaborativen Team.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit leistungsstarken GPU-Clustern.
  • Qualifikationen: Erfahrung in C/C++, Python und Verständnis von Hardware-Software-Interaktionen.

NVIDIA AI in Switzerland seeks a performance engineer to drive optimization of HPC communication libraries and large-scale GPU workloads. You will characterize performance on multi-GPU clusters, study hardware-software interactions, and guide roadmap choices. You will implement C/C++ micro-benchmarks, debug across HW/SW, and script with Python. Containers, Kubernetes, and SLURM enable scalable testing in a collaborative, global team. #J-18808-Ljbffr

HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters Arbeitgeber: NVIDIA AI

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Teil des EMEA-Teams für End User Support Engineering haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und Ihre Karriere durch kontinuierliche Weiterbildung und Mentoring voranzutreiben. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Kreativität, während die strategische Lage in EMEA Ihnen Zugang zu einem breiten Netzwerk von Fachleuten und Ressourcen bietet, um einen nachhaltigen Einfluss auf die digitale Interaktion der Mitarbeiter zu erzielen.

NVIDIA AI

Kontaktdaten:

NVIDIA AI Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters erhalten könntest

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei NVIDIA AI anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei NVIDIA AI vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um HPC Performance Engineer — Large-Scale GPU Clusters mit Bravour zu bestehen

HPC Kommunikation Bibliotheken
Optimierung von GPU Workloads
Leistungscharakterisierung auf Multi-GPU Clustern
Hardware-Software Interaktionen
C/C++ Mikro-Benchmarks implementieren
Debugging über HW/SW
Python Skripting

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei NVIDIA AI klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA AI vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.