Developer Technology Engineer, Energy

Unsere Arbeit bei NVIDIA ist auf ein Computing-Modell ausgerichtet, das sich auf visuelle und KI-Computing konzentriert. Seit zwei Jahrzehnten hat NVIDIA das visuelle Computing, die Kunst und Wissenschaft der Computergrafik, mit unserer Erfindung der GPU revolutioniert. Die GPU hat sich auch als spektakulär effektiv erwiesen, um einige der komplexesten Probleme in der Informatik zu lösen. Heute simuliert die GPU von NVIDIA menschliche Intelligenz, führt Deep-Learning-Algorithmen aus und fungiert als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos, die die Welt wahrnehmen und verstehen können.

Wir suchen leidenschaftliche, erstklassige Informatiker und Ingenieure (Compute Developer Technology - DevTech), um die Energiesimulation und KI-Workflows auf NVIDIA-Plattformen zu beschleunigen. Sie werden sich auf die CUDA-Leistungsoptimierung für Arbeitslasten wie seismische Verarbeitung (z. B. Imaging/Inversion-Pipelines), Reservoirsimulation, Leistungsgitter-Simulatoren und verwandte HPC/AI-Produktions-Workflows konzentrieren. Sie arbeiten eng mit Kunden- und Partnertechnikteams sowie mit NVIDIA-Produkt- und Ingenieurgruppen zusammen, um messbare Geschwindigkeitssteigerungen und skalierbare Leistungen auf Multi-GPU- und Multi-Node-Systemen zu liefern.

• Profilieren, analysieren und optimieren von GPU-beschleunigten Anwendungen mit Schwerpunkt auf CUDA-Kernen, Speicherbewegung, Parallelität und End-to-End-Durchsatz.
• Leiten von Leistungsverbesserungen über den gesamten Stack: CUDA C++ Kernel-Optimierung, Startkonfiguration, Speicherhierarchie, Streams/Ereignisse, GPU-Bibliotheken (sofern zutreffend): cuBLAS, cuFFT, cuSPARSE, cuSOLVER, NCCL, Multi-GPU- und Multi-Node-Skalierung unter Verwendung von MPI, NCCL, CPU/GPU-Überlappung, Kommunikationsmuster.
• Erstellen reproduzierbarer Benchmarks, Leistungsberichte und Tuning-Empfehlungen (vor/nach, Methodik, Skalierungskurven).
• Entwickeln und Pflegen von Referenzimplementierungen, Beispielen und/oder Patches für Kunden-Code zur Ermöglichung von Leistung und Portabilität.
• Unterstützen von Kundenengagements (POCs bis Produktion), einschließlich Debugging von Korrektheits-/Leistungsproblemen und Beratung zu Best Practices für die Bereitstellung (Container, Scheduler, Cluster).
• Zusammenarbeiten mit internen Teams, um umsetzbare Probleme zu melden, Korrekturen zu validieren und den Fahrplan basierend auf realen Kundenanforderungen im Energiebereich zu beeinflussen.
• Interne Bibliotheken und wiederverwendbaren Code erstellen, die zu zukünftigen NVIDIA-Produkten führen.

• BS/MS (oder gleichwertige Erfahrung) in CS/CE/EE/Physik/Angewandte Mathematik oder einem verwandten Bereich.
• Starke Programmierkenntnisse in C/C++ und Python auf Linux.
• Praktische Erfahrung mit CUDA-Programmierung und Konzepten zur GPU-Leistungsoptimierung.
• Erfahrung im Profilieren und Debuggen von Leistung mit Tools wie NVIDIA Nsight Systems / Nsight Compute (oder gleichwertig).
• Verständnis von parallelem Computing und Leistungsgrundlagen (Vektorisierung, Threading, NUMA, Speicherbandbreite/-latenz).
• Fähigkeit, technische Ergebnisse klar sowohl Ingenieuren als auch Nicht-Ingenieuren zu kommunizieren.
• 5+ Jahre relevante Erfahrung in der GPU/HPC-Optimierung; nachweisliche Erfolge bei Geschwindigkeitssteigerungen und Skalierungsverbesserungen.

• Leitet Leistungsüberprüfungen mit Kundenbeteiligten; erstellt wiederverwendbare Playbooks/Referenzdesigns.
• HPC-Erfahrung mit MPI, verteilten Systemen und Multi-Node-Leistungsoptimierung.
• Exposition im Bereich Energie/HPC: Seismische Verarbeitungs-Pipelines, RTM/FWI-Stil-Muster, FFT/Streifen/lineare Algebra-intensive Codes, Reservoirsimulation (sparse/iterative Solver), Vorverarbeitung, Domänenzerlegung, Leistungsgittersimulation / transiente Stabilität / Optimierungs-Workflows.
• Erfahrung mit CI/Leistungsregressionstests, containerisierten Workflows (Docker/Apptainer) und Scheduler (Slurm).
• Vertrautheit mit KI-Workflows, die zusammen mit Simulationen verwendet werden (Datenvorbereitung, Training/Inferenzintegration, Pipeline-Leistung).

NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche angesehen. Wir haben einige der fortschrittlichsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören!