Senior Software Engineer, Applied AI

Wir suchen einen Senior Software Engineer, Applied AI Systems, um produktive AI/ML- und agentische Lösungen zu entwickeln. Wir benötigen einen praktischen Senior Engineer, der mehrdeutige technische Probleme in langlebige Softwaresysteme und AI-gestützte Systeme umwandeln kann: Agenten, Workflow-Dienste, APIs, Datenpipelines, Tool-Integrationen, Evaluierungs- und Benchmarking-Hilfen, Referenzarchitekturen und betriebliche Werkzeuge.

Verantwortlichkeiten

• Entwickeln und besitzen von produktionsreifen angewandten AI-Systemen für die technischen und Lösung-Entwicklungsanwendungsfälle von NVIDIA, einschließlich agentischer Lösungen, die die Systeme und Software erheblich verbessern.
• Entwerfen und Erstellen von agentischen Workflows und der Software darum herum: Workflow-Dienste, APIs, Abruf, MCP/A2A-Stil Tool-Integrationen, Agenten-Hilfen, Automatisierung, Telemetrie, betriebliche Kontrollen und menschliche Aufsicht.
• Entwerfen zuverlässiger Dienste, APIs, Workflow-Zustände, ereignisgesteuerte Ausführung und Beobachtbarkeit unter Verwendung von Systemen wie Kafka, ClickHouse und OTel-Stil-Mustern.
• Übersetzen komplexer technischer und betrieblicher Anforderungen in klare Systemdesigns, Pläne, Schnittstellen, messbare Ergebnisse und pragmatische technische Entscheidungen durch Design-Reviews, Code-Reviews und klare Kommunikation.
• Entwickeln von Produktionssoftware in Python und anderen relevanten Sprachen, mit starken Test-, Beobachtungs-, CI/CD-, Dokumentations- und Betriebspraktiken.
• Erstellen von Leistungs- und Benchmarking-Workflows für bestehende Produktionslösungen oder Produkte, einschließlich Validierungs-Hilfen, Regressionstests, Nachverfolgung, Metriken, Fehleranalyse, Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit, Ressourcennutzung und AI/Inference-Verhalten, wo relevant.
• Verbessern von Standardlösungsmustern neben größeren angewandten AI-Systemen, Zusammenarbeit mit NVIDIA-Ingenieuren und Lösungsteams, um wiederholte Muster, Produktlücken und praktische Lektionen 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, um wiederkehrende Unterstützungsprobleme in Produkt- oder Plattformverbesserungen umzuwandeln.

Qualifikationen

• BS, MS oder PhD in Informatik, Ingenieurwesen, AI/ML oder gleichwertige Erfahrung.
• 5+ Jahre professionelle Softwareentwicklungserfahrung mit 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, Evaluierung, Sicherheitsvorkehrungen, Orchestrierung oder menschlicher Kontrolle.
• Starke Python-Entwicklungsfähigkeiten 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, Debugging, Wartbarkeit, Leistungsanalyse, Benchmarking, Profilierung oder Kapazitätsbewertung.
• Exzellente Debugging- und Problemlösungsfähigkeiten über Software, Infrastruktur, AI-Systeme und Leistungsengpässe hinweg.
• Nachgewiesene Verantwortung für mehrdeutige, teamübergreifende Ingenieurarbeiten, mit der Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verteilten Teams in den Zeitzonen US-Pazifik, EMEA und APAC.

Erforderlich: Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Wege, sich von der Masse abzuheben: Erfahrung im Aufbau realer AI-Implementierungen, Agentenwerkzeuge, MCP-kompatible Module, A2A-Stil-Brücken, Agentenrahmen, Evaluierungsrahmen oder RAG-Systeme, 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.

NVIDIA bietet wettbewerbsfähige Gehälter und ein umfassendes Leistungspaket. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt in unserem Unternehmen schätzt. 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.