Join us at the forefront of AI compiler technology and help shape the future of accelerated computing. NVIDIA is seeking passionate engineers to build the next generation of tools used by AI developers and researchers worldwide. Our team is developing Thunder, an ambitious, source-to-source compiler built to unlock outstanding performance for PyTorch models on NVIDIA GPUs. This is a unique opportunity to contribute to a project that enhances the PyTorch ecosystem, working with modern compiler stacks like PyTorch 2.0's TorchDynamo and TorchInductor to create powerful, open-source solutions that benefit the entire community. If you are driven to solve complex problems and want to make a foundational impact on the AI ecosystem.
What you\'ll be doing:
As a key member of our team, you will be contributing directly to the future of accelerated AI. Your role will be dynamic and deeply technical, placing you at the center of compiler innovation. You will lead the design, implementation, optimization, and maintenance of the core compiler technologies that accelerate massive deep learning workloads. This is a highly collaborative role where you\'ll work alongside the very engineers who built PyTorch for NVIDIA hardware, helping to pioneer new features and stay at the forefront of framework development. You\'ll dive deep into performance analysis, scrutinizing workloads running on thousands of GPUs to find optimization opportunities that will shape the future design of Thunder. Furthermore, you will be part of a vibrant ecosystem, working closely with leading compiler, library, and systems teams—including experts behind nvFuser, TVM, XLA, and CUDA—to translate the latest research into practical, high-impact solutions for the open-source community.
What we need to see:
- A Bachelor\'s, Master\'s, or Ph.D. in Computer Science or a related technical field (or equivalent experience).
- 8+ years of relevant work experience
- A strong command of Python and experience building complex, well-tested software systems.
- Hands-on experience with deep learning frameworks like PyTorch or JAX. You understand how models are built and where the performance challenges lie.
- A solid foundation in compiler concepts such as abstract syntax trees (ASTs), intermediate representations (e.g., SSA form), program analysis, and code generation.
- Excellent communication and collaboration skills, essential for working effectively in a distributed, open-source environment.
Ways to stand out from the crowd:
- Previous contributions to deep learning compiler projects (e.g., TVM, MLIR, IREE) or deep learning frameworks themselves.
- Deep expertise in the internals of PyTorch, particularly its compiler stack (TorchDynamo, TorchInductor).
- Experience with JAX-like functional transformations and their application in a compiler context.
- Familiarity with parallel programming, distributed systems, and writing high-performance CUDA code.
- A track record of impactful participation in open-source communities, such as through code contributions, design discussions, or mentorship.
NVIDIA is at the forefront of breakthroughs in Artificial Intelligence, High-Performance Computing, and Visualization. Our teams are composed of driven, innovative professionals dedicated to pushing the boundaries of technology. We offer highly competitive salaries, an extensive benefits package, and a work environment that promotes diversity, inclusion, and flexibility. As an equal opportunity employer, we are committed to fostering a supportive and empowering workplace for all.
Your base salary will be determined based on your location, experience, and the pay of employees in similar positions. For Poland: The base salary range is 292,500 PLN - 507,000 PLN.
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Senior Deep Learning Compiler Engineer - PyTorch in Berlin Arbeitgeber: NVIDIA Corporation
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Technologien im Bereich Grafik und KI vorantreibt, sondern auch eine unterstützende und vielfältige Arbeitsumgebung bietet. Als Teil des EMEA-Leadership-Teams haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das auf persönliches Wachstum und Teamarbeit setzt. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern und einem umfassenden Leistungspaket sorgt NVIDIA dafür, dass Sie und Ihre Familie bestens versorgt sind, während Sie an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Deep Learning Compiler Engineer - PyTorch in Berlin 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 Corporation anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Deep Learning Compiler Engineer - PyTorch 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 Corporation vorzubereiten!
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 Corporation 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 Corporation 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.