Senior Software Engineer, Applied AI

Wir suchen einen Senior Software Engineer, Applied AI Systems, um Produktions-AI/ML- und agentische Lösungen zu entwickeln. Dieser praktische Senior Engineer wird mehrdeutige technische Probleme in langlebige Softwaresysteme und AI-unterstützte Systeme wie Agenten, Workflow-Dienste, APIs, Datenpipelines, Tool-Integrationen, Evaluierungs- und Benchmarking-Hilfen, Referenzarchitekturen und betriebliche Werkzeuge umwandeln.

In dieser Rolle werden Sie echte AI-Systeme als hochwertige Software erstellen: Code schreiben und überprüfen, Architekturentscheidungen treffen, Verhalten und Leistung benchmarken und Produktionslösungen von Prototypen über Validierung, Härtung, Bereitstellung bis hin zur fortlaufenden Unterstützung unterstützen. Sie werden helfen, wie die angewandten AI-Systeme von NVIDIA gebaut, gemessen und wiederverwendet werden.

Die Zusammenarbeit über globale Teams und Zeitzonen hinweg wird für Designüberprüfungen, Planung, Debugging, kritische Problemunterstützung und technische Entscheidungsfindung unerlässlich sein. Sie werden die Ausführung über Teams hinweg vorantreiben und komplexe Anforderungen in klare technische Pläne und wiederverwendbare Softwarefähigkeiten umwandeln.

• Produktionsreife angewandte AI-Systeme für die technischen und Lösungentwicklungsanwendungsfälle von NVIDIA aufbauen und besitzen, einschließlich agentischer Lösungen, die Systeme und Software erheblich verbessern.
• Agentische Workflows und die umgebende Software entwerfen und erstellen: Workflow-Dienste, APIs, Abruf, MCP/A2A-Stil Tool-Integrationen, Agenten-Hilfen, Automatisierung, Telemetrie, betriebliche Kontrollen und menschliche Aufsicht.
• Zuverlässige Dienste, APIs, Workflow-Zustände, ereignisgesteuerte Ausführung und Beobachtbarkeit unter Verwendung von Systemen wie Kafka, ClickHouse und OTel-Stil-Mustern entwerfen.
• Komplexe technische und betriebliche Anforderungen in klare Systemdesigns, Pläne, Schnittstellen, messbare Ergebnisse und pragmatische technische Entscheidungen durch Designüberprüfungen, Codeüberprüfungen und klare Kommunikation übersetzen.
• Produktionssoftware in Python und anderen relevanten Sprachen entwickeln, mit starken Test-, Beobachtungs-, CI/CD-, Dokumentations- und Betriebspraktiken.
• Leistungs- und Benchmarking-Workflows für bestehende Produktionslösungen oder Produkte erstellen, einschließlich Validierungshilfen, Regressionstests, Nachverfolgung, Metriken, Fehleranalyse, Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit, Ressourcennutzung und AI/Inference-Verhalten, wo relevant.
• Standardlösungsmuster neben größeren angewandten AI-Systemen verbessern, indem Sie mit den Ingenieur- und Lösungsteams von NVIDIA zusammenarbeiten, um wiederholte Muster, Produktlücken und Feldlektionen in APIs, Diensten, Referenzarchitekturen, Playbooks, Testhilfen und gemeinsamen Ingenieurbaukästen zu kodifizieren.
• Debuggen und Unterstützen von Produktionslösungen über Software, Infrastruktur, AI-Modelle, Datenpipelines, Inferenzdienste und GPU-beschleunigte Umgebungen, indem wiederkehrende Unterstützungsprobleme in Produkt- oder Plattformverbesserungen umgewandelt werden.

• BS, MS oder PhD in Informatik, Ingenieurwesen, AI/ML oder gleichwertige Erfahrung, mit über 5 Jahren professioneller Softwareengineering-Erfahrung in der Verantwortung für Produktionssysteme oder bedeutende Plattformkomponenten.
• Praktische Erfahrung mit LLM, generativer AI, RAG, agentischer AI, MCP oder intelligenten AI-Technologien über einfaches Prompting oder Notebooks hinaus, einschließlich Toolnutzung, Abruf, Bewertung, Sicherheitsvorkehrungen, Orchestrierung oder menschlicher Kontrolle.
• Starke Python-Engineering-Fähigkeiten und praktische Erfahrung mit mindestens einer weiteren Produktionsprogrammiersprache wie C++, Go, Rust oder TypeScript.
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Entwicklung und zum Aufbau verteilter Systeme, Backend-Dienste, Datenpipelines, Workflow-Orchestrierung, APIs oder Entwicklerplattformen unter Verwendung von Produktionsumgebungen wie Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Redis, Objektspeicher, Kubernetes oder ähnlichen Technologien.
• Starkes Systemdesign und betriebliche Urteilsfähigkeit, einschließlich Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten, Sicherheit, Datenschutz, Skalierbarkeit, Debuggability, Wartbarkeit, Leistungsanalyse, Benchmarking, Profiling oder Kapazitätsbewertung.
• Exzellente Debugging- und Problemlösungsfähigkeiten über Software, Infrastruktur, AI-Systeme und Leistungsengpässe hinweg.
• Nachgewiesene Verantwortung für mehrdeutige, teamübergreifende Ingenieurarbeit mit der Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verteilten Teams in den Zeitzonen US-Pazifik, EMEA und APAC.
• Erforderlich: Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

• Erfahrung im Aufbau von realen AI-Implementierungen, Agentenwerkzeugen, MCP-kompatiblen Modulen, A2A-Stil-Brücken, Agentenrahmen, Bewertungsrahmen oder RAG-Systemen, die von echten Benutzern verwendet werden.
• Vertrautheit mit NVIDIA GPU, AI-Softwaretechnologien wie NVIDIA NIM, NeMo Agent Toolkit, CUDA und agentischen AI-Entwicklungsrahmen.
• Open-Source-Beiträge, technische Arbeiten, Patente, Konferenzvorträge, Ingenieurbblogs oder bedeutende interne Ingenieurdokumente.

Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und schätzen Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus. Wir werden sicherstellen, dass Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen erhalten, um am Bewerbungs- oder Interviewprozess teilzunehmen, um wesentliche Arbeitsfunktionen auszuführen und um andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten. Bitte kontaktieren Sie uns, um eine Unterkunft zu beantragen.