Senior Software Engineer, Applied AI

Wir suchen einen Senior Software Engineer, Applied AI Systems, um Produktions-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.

In dieser Rolle werden Sie AI-Systeme als echte Softwaresysteme aufbauen: Schreiben und Überprüfen von qualitativ hochwertigem Code, Treffen von Architekturentscheidungen, Benchmarking von Verhalten und Leistung sowie Ergebnisse vom Prototyp über Validierung, Härtung, Bereitstellung und fortlaufende Unterstützung. Dies ist eine Gelegenheit, wie Produktions-AI-Systeme gebaut, gemessen und innerhalb von NVIDIA wiederverwendet werden.

Wir arbeiten an der Schnittstelle von angewandter KI, agentischen Workflows, Softwareengineering, verteilten Systemen, Leistungsengineering, beschleunigtem Computing und Dateninfrastruktur. Wir benötigen einen Ingenieur, der komplexe Anforderungen in klare technische Pläne umsetzt, den Fokus auf wiederverwendbare Softwarefähigkeiten legt und die Ausführung über Teams hinweg vorantreibt.

Was Sie tun werden:

• Produktionstaugliche angewandte AI-Systeme für die technischen und Lösungentwicklungsanwendungsfälle von NVIDIA aufbauen und besitzen, einschließlich agentischer Lösungen, die die Systeme und Software erheblich verbessern.
• Agentische Workflows und die Software darum herum entwerfen und erstellen: Workflow-Dienste, APIs, Abruf, MCP/A2A-Stil Tool-Integrationen, Agenten-Hilfen, Automatisierung, Telemetrie, betriebliche Kontrollen und menschliche Aufsicht.
• Zuverlässige Dienste, APIs, Workflow-Zustände, ereignisgesteuerte Ausführung und Beobachtbarkeit unter Verwendung von Systemen wie Kafka, ClickHouse und OTel-Stil-Mustern entwerfen.
• Komplexe technische und betriebliche Anforderungen in klare Systemdesigns, Pläne, Schnittstellen, messbare Ergebnisse und pragmatische technische Entscheidungen durch Design-Reviews, Code-Reviews und klare Kommunikation übersetzen.
• Produktionssoftware in Python und anderen relevanten Sprachen entwickeln, mit starkem Testen, Beobachtbarkeit, CI/CD, Dokumentation und betrieblichen Praktiken.
• Leistungs- und Benchmarking-Workflows für bestehende Produktionslösungen oder Produkte aufbauen, einschließlich Validierungshilfen, Regressionstests, Nachverfolgung, Metriken, Fehleranalyse, Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit, Ressourcennutzung und AI/Inference-Verhalten, wo relevant.
• Standardlösungsmuster neben größeren angewandten AI-Systemen verbessern, indem Sie mit NVIDIA-Ingenieuren und Lösungsteams zusammenarbeiten, um wiederholte Muster, Produktlücken und praktische Erfahrungen in APIs, Diensten, Referenzarchitekturen, Playbooks, Testhilfen und gemeinsamen Ingenieurbaukästen zu kodifizieren.
• Produktionslösungen über Software, Infrastruktur, AI-Modelle, Datenpipelines, Inferenzdienste und GPU-beschleunigte Umgebungen debuggen und unterstützen, indem wiederkehrende Unterstützungsprobleme in Produkt- oder Plattformverbesserungen umgewandelt werden.

Was wir sehen müssen:

• BS, MS oder PhD in Informatik, Ingenieurwesen, AI/ML oder gleichwertige Erfahrung, mit 5+ Jahren professioneller Softwareengineering-Erfahrung in der 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, Bewertung, Sicherheitsvorkehrungen, Orchestrierung oder menschlicher Kontrolle.
• Starke Python-Engineering-Fähigkeiten 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.

Hervorstechende Merkmale:

• Erfahrung beim Aufbau realer AI-Implementierungen, Agentenwerkzeuge, MCP-kompatible Module, A2A-Stil-Brücken, Agentenrahmen, Bewertungsrahmen 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.

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. Bitte kontaktieren Sie uns, um eine Unterkunft zu beantragen.

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