Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere GPU-Anwendungen und arbeite an spannenden Energie-Simulationsprojekten.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in visueller und KI-Computing-Technologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten für Remote-Arbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft der Energie-Simulation.
- Qualifikationen: Erfahrung in C/C++ und CUDA-Programmierung sowie starke Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unsere Arbeit bei NVIDIA ist auf ein Rechenmodell 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 vorangetrieben. 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 nach leidenschaftlichen, erstklassigen Informatikern und Ingenieuren (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, Leistungsgittersimulatoren und verwandte HPC/AI-Produktions-Workflows konzentrieren. Sie werden eng mit Kunden- und Partnerengineering-Teams sowie mit NVIDIA-Produkt- und Engineering-Gruppen zusammenarbeiten, um messbare Geschwindigkeitsverbesserungen und skalierbare Leistungen auf Multi-GPU- und Multi-Node-Systemen zu liefern.
Verantwortlichkeiten:
- Profilieren, analysieren und optimieren von GPU-beschleunigten Anwendungen mit Schwerpunkt auf CUDA-Kernen, Speicherbewegung, Parallelität und End-to-End-Durchsatz.
- Leistungsverbesserungen über den gesamten Stack vorantreiben: 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.
Qualifikationen:
- BS/MS (oder gleichwertige Erfahrung) in CS/CE/EE/Physik/Angewandte Mathematik oder verwandtem 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 Geschwindigkeitsverbesserungen und Skalierungsverbesserungen.
Bevorzugte Fähigkeiten:
- Leitet Leistungsüberprüfungen mit Kundenbeteiligten; erstellt wiederverwendbare Playbooks/Referenzdesigns.
- HPC-Erfahrung mit MPI, verteilten Systemen und Multi-Node-Leistungsoptimierung.
- Energie/HPC-Domänenkenntnisse: Seismische Verarbeitungs-Pipelines, RTM/FWI-Stil-Muster, FFT/Stencil/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).
Developer Technology Engineer, Energy Arbeitgeber: NVIDIA Gruppe
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich der visuellen und KI-Computing entwickelt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Kreativität und Zusammenarbeit fördert, bietet NVIDIA seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten, sondern auch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten. Die Unternehmenskultur legt großen Wert auf Teamarbeit und den Austausch von Ideen, was es zu einem idealen Ort für talentierte Ingenieure macht, die in der Energiebranche einen bedeutenden Einfluss ausüben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Developer Technology Engineer, Energy erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps, wie du dich am besten präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Wir empfehlen dir, Tools wie LeetCode oder HackerRank zu nutzen, um fit zu bleiben.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für die Technologie! Sprich über Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie du CUDA oder GPU-Optimierungen angewendet hast. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrung hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, dein Profil aktuell zu halten und alle relevanten Erfahrungen hervorzuheben.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Developer Technology Engineer, Energy mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach leidenschaftlichen Menschen, die sich für Technologie begeistern. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen, besonders im Bereich GPU-Optimierung und CUDA. Zeig uns, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Technische Fähigkeiten klar darstellen:Achte darauf, deine technischen Fähigkeiten in C/C++ und Python sowie deine Erfahrungen mit Tools wie NVIDIA Nsight Systems deutlich hervorzuheben. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills mitbringst, um in unserem Team erfolgreich zu sein.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnellstmöglich prüfen können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Gruppe vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der GPU-Technologie und CUDA-Optimierung vertraut. NVIDIA sucht nach Experten, die nicht nur die Grundlagen verstehen, sondern auch die neuesten Trends und Techniken im Bereich der Energie-Simulation und KI-Workflows kennen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, spezifische Projekte oder Erfahrungen zu teilen, bei denen du GPU-Anwendungen optimiert hast. Zeige, wie du Performance-Verbesserungen erzielt hast und welche Tools du verwendet hast, um diese Erfolge zu messen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, sowohl für Ingenieure als auch für Nicht-Ingenieure. NVIDIA legt Wert auf Teamarbeit, also zeige, dass du in der Lage bist, komplexe Ideen einfach zu kommunizieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den zukünftigen Projekten, an denen sie arbeiten werden. Das zeigt, dass du wirklich engagiert bist.
