Senior Software Engineer, AI Inference Systems

Senior Software Engineer, AI Inference Systems

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
NVIDIA Corporation

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-Inferenzsysteme und optimiere Hochleistungs-Stacks für große Modelle.
  • Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in der KI-Technologie.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Arbeiten in einem kreativen Umfeld mit exzellenten Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit innovativen Technologien und einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Erforderlich sind umfangreiche Programmierkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

We are seeking highly skilled and motivated software engineers to join us and build AI inference systems that serve large-scale models with extreme efficiency.

You’ll architect and implement high-performance inference stacks, optimize GPU kernels and compilers, drive industry benchmarks, and scale workloads across multi-GPU, multi-node, and multi-cloud environments.

You’ll collaborate across inference, compiler, scheduling, and performance teams to push the frontier of accelerated computing for AI.

What you’ll be doing

  • Contribute features to v LLM that empower the newest models with the latest NVIDIA GPU hardware features;
  • Profile and optimize the inference framework (v LLM) with methods like speculative decoding, data/tensor/expert/pipeline-parallelism, prefill-decode disaggregation.
  • Develop, optimize, and benchmark GPU kernels (hand-tuned and compiler-generated) using techniques such as fusion, autotuning, and memory/layout optimization;
  • Build and extend high-level DSLs and compiler infrastructure to boost kernel developer productivity while approaching peak hardware utilization.
  • Define and build inference benchmarking methodologies and tools; contribute both new benchmark and NVIDIA’s submissions to the industry-leading MLPerf Inference benchmarking suite.
  • Architect the scheduling and orchestration of containerized large-scale inference deployments on GPU clusters across clouds.
  • Conduct and publish original research that pushes the pareto frontier for the field of ML Systems; survey recent publications and find a way to integrate research ideas and prototypes into NVIDIA’s software products.

What we need to see

  • Bachelor’s degree (or equivalent expeience) in Computer Science (CS), Computer Engineering (CE) or Software Engineering (SE) with 7+ years of experience;
  • Alternatively, Master’s degree in CS/CE/SE with 5+ years of experience;
  • Or Ph D degree with the thesis and top-tier publications in ML Systems, GPU architecture, or high-performance computing.
  • Strong programming skills in Python and C/C++; experience with Go or Rust is a plus;
  • Solid CS fundamentals: algorithms & data structures, operating systems, computer architecture, parallel programming, distributed systems, deep learning theories.
  • Knowledgeable and passionate about performance engineering in ML frameworks (e. g., Py Torch) and inference engines (e. g., v LLM and SGLang).
  • Familiarity with GPU programming and performance: CUDA, memory hierarchy, streams, NCCL; proficiency with profiling/debug tools (e. g., Nsight Systems/Compute).
  • Experience with containers and orchestration (Docker, Kubernetes, Slurm); familiarity with Linux namespaces and cgroups.
  • Excellent debugging, problem-solving, and communication skills; ability to excel in a fast-paced, multi-functional setting.

Ways to stand out from the crowd

  • Experience building and optimizing LLM inference engines (e. g., v LLM, SGLang).
  • Hands‑on work with ML compilers and DSLs (e. g., Triton, Torch Dynamo/Inductor, MLIR/LLVM, XLA), GPU libraries (e. g., CUTLASS) and features (e. g., CUDA Graph, Tensor Cores).
  • Experience contributing to containerization/virtualization technologies such as containerd/CRI-O/CRIU.
  • Experience with cloud platforms (AWS/GCP/Azure), infrastructure as code, CI/CD, and production observability.
  • Contributions to open‑source projects and/or publications; please include links to Git Hub pull requests, published papers and artifacts.

At NVIDIA, we believe artificial intelligence (AI) will fundamentally transform how people live and work.

Our mission is to advance AI research and development to create groundbreaking technologies that enable anyone to harness the power of AI and benefit from its potential.

Our team consists of experts in AI, systems and performance optimization.

Our leadership includes world-renowned experts in AI systems who have received multiple academic and industry research awards.

If you’re excited to build systems, kernels, and tools that make large-scale AI faster, more efficient, and easier to deploy, we’d love to hear from you. #LI-Hybrid

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 for Level 4, and 375,000 PLN - 650,000 PLN for Level 5.

NVIDIA pioneered accelerated computing. Today, our AI infrastructure powers global intelligence, transforming every industry.

Learn more about NVIDIA.

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Senior Software Engineer, AI Inference Systems Arbeitgeber: NVIDIA Corporation

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Senior Manager im Bereich IT Engineering - End User Support haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Entwicklung zu stehen und Ihre Karriere durch kontinuierliche Weiterbildung und Mentoring voranzutreiben. In München profitieren Sie von einer lebendigen Stadt mit einem starken Fokus auf Technologie und Kreativität, was Ihnen nicht nur berufliche, sondern auch persönliche Wachstumschancen eröffnet.

NVIDIA Corporation

Kontaktdaten:

NVIDIA Corporation Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Software Engineer, AI Inference Systems 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 Software Engineer, AI Inference Systems 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!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Software Engineer, AI Inference Systems mit Bravour zu bestehen

Python
C/C++
Go
Rust
GPU-Programmierung
CUDA
Performance Engineering

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.