Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Softwarelösungen für KI-Training und -Inference.
- Arbeitgeber: NVIDIA ist führend in KI, Hochleistungsrechnen und Grafiktechnologie.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Gehälter, umfangreiche Sozialleistungen und flexible Arbeitsbedingungen.
- Warum dieser Job: Arbeite mit den besten Köpfen der Branche an bahnbrechenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Ph.D. oder gleichwertige Erfahrung in Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Engagiere dich in einem vielfältigen und unterstützenden Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Overview
Join to apply for the HPC and AI Software Architect role at NVIDIA
NVIDIA has been redefining computer graphics, PC gaming, and accelerated computing for more than 25 years. Today, we lead in artificial intelligence, driving advances in natural language processing, computer vision, autonomous systems, and scientific research. We are looking for a forward-thinking HPC and AI Inference Software Architect to help shape the future of scalable AI infrastructure—focusing on distributed training, real-time inference, and communication optimization across large-scale systems. Join our world-class team of researchers and engineers building next-generation software and hardware systems that power the most demanding AI workloads on the planet.
What You Will Be Doing
- Design and prototype scalable software systems that optimize distributed AI training and inference—focusing on throughput, latency, and memory efficiency.
- Develop and evaluate enhancements to communication libraries such as NCCL, UCX, and UCC, tailored to the unique demands of deep learning workloads.
- Collaborate with AI framework teams (e.g., TensorFlow, PyTorch, JAX) to improve integration, performance, and reliability of communication backends.
- Co-design hardware features (e.g., in GPUs, DPUs, or interconnects) that accelerate data movement and enable new capabilities for inference and model serving.
- Contribute to the evolution of runtime systems, communication libraries, and AI-specific protocol layers.
What We Need To See
- Ph.D. or equivalent industry experience in computer science, computer engineering, or a closely related field.
- 2+ years of experience in systems programming, parallel or distributed computing, or high-performance data movement.
- Strong programming background in C++, Python, and ideally CUDA or other GPU programming models.
- Practical experience with AI frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow) and familiarity with how they use communication libraries under the hood.
- Experience in designing or optimizing software for high-throughput, low-latency systems.
- Strong collaboration skills in a multi-national, interdisciplinary environment.
Ways To Stand Out From The Crowd
- Expertise with NCCL, Gloo, UCX, or similar libraries used in distributed AI workloads.
- Background in networking and communication protocols, RDMA, collective communications, or accelerator-aware networking.
- Deep understanding of large model training, inference serving at scale, and associated communication bottlenecks.
- Knowledge of quantization, tensor/activation fusion, or memory optimization for inference.
- Familiarity with infrastructure for deployment of LLMs or transformer-based models, including sharding, pipelining, or hybrid parallelism.
At NVIDIA, you’ll work alongside some of the brightest minds in the industry, pushing the boundaries of what’s possible in AI and high-performance computing. If you\’re passionate about distributed systems, AI inference, and solving problems at scale, we want to hear from you.
NVIDIA is at the forefront of breakthroughs in Artificial Intelligence, High-Performance Computing, and Visualization. Our teams are composed of driven, innovative professionals dedicated to pushing the boundaries of technology. We offer highly competitive salaries, an extensive benefits package, and a work environment that promotes diversity, inclusion, and flexibility. As an equal opportunity employer, we are committed to fostering a supportive and empowering workplace for all.
EEO Statement: We are an equal opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability.
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HPC and AI Software Architect Arbeitgeber: Nvidia

Kontaktperson:
Nvidia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: HPC and AI Software Architect
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen, Konferenzen oder Meetups, die sich auf HPC und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei NVIDIA erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities und Foren, die sich mit HPC und KI beschäftigen. Teile dein Wissen und lerne von anderen. Dies kann dir helfen, deine Sichtbarkeit zu erhöhen und dich als Experten in deinem Bereich zu positionieren.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Arbeite an Projekten, die sich mit verteiltem Training und Inferenz befassen. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und Optimierung.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu HPC, KI und den verwendeten Programmiersprachen übst. Vertraue dich mit den spezifischen Bibliotheken wie NCCL und UCX an, um deine Kenntnisse zu vertiefen und im Interview zu glänzen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: HPC and AI Software Architect
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die NVIDIA für die Position des HPC und AI Software Architect sucht. Notiere dir Schlüsselbegriffe und Fähigkeiten, die du in deiner Bewerbung hervorheben möchtest.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die mit den Anforderungen der Position übereinstimmen. Betone deine Kenntnisse in C++, Python und CUDA sowie deine Erfahrungen mit AI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Zielen von NVIDIA passen. Gehe auf deine Erfahrungen in der Systemprogrammierung und im Bereich der verteilten Systeme ein.
Prüfe und reiche deine Bewerbung ein: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt sind und lade deine Unterlagen über die StudySmarter-Website hoch, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß verarbeitet werden.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Bibliotheken vertraut, die NVIDIA verwendet, wie NCCL, UCX und Gloo. Zeige im Interview, dass du ein tiefes Verständnis für diese Tools hast und wie sie in verteilten AI-Workloads eingesetzt werden.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Erfahrungen mit Hochleistungsdatenbewegung und verteiltem Rechnen demonstrieren. Dies könnte Projekte umfassen, bei denen du Software für niedrige Latenz und hohe Durchsatzraten optimiert hast.
✨Zeige Teamarbeit und Zusammenarbeit
Hebe deine Fähigkeiten zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams hervor. NVIDIA sucht nach jemandem, der gut mit anderen zusammenarbeiten kann, also bereite Beispiele vor, die deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zeigen.
✨Frage nach den Herausforderungen
Stelle Fragen zu den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist, insbesondere in Bezug auf AI-Inferenz und verteilte Systeme. Dies zeigt dein Interesse an der Position und deine Bereitschaft, aktiv zur Lösung von Problemen beizutragen.