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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Softwarelösungen für KI-Training und Inferenz.
- Arbeitgeber: NVIDIA ist fĂĽhrend in KI, Grafik und Hochleistungsrechnen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Gehälter, umfangreiche Vorteile und ein flexibles Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite mit den besten Köpfen der Branche an bahnbrechenden Technologien.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Ph.D. oder gleichwertige Erfahrung in Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Chancen zur Zusammenarbeit in einem internationalen, interdisziplinären Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Overview
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.
JR
Seniority level
- Mid-Senior level
Employment type
- Full-time
Job function
- Computer Hardware Manufacturing, Software Development, and Computers and Electronics Manufacturing
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- AI Solutions Architect (Remote – Switzerland based)
- Principal Solutions Architect – Healthcare & Life Science – Europe
- Senior R&D Engineer – System Architecture (Italy based)
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- Software Engineer, iOS Core Product – Europe
- Senior Software Engineer, AI Model serving (Europe)
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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
✨Netzwerken mit Fachleuten
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der HPC- und KI-Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Mitarbeitern von NVIDIA oder ähnlichen Unternehmen und nimm Kontakt auf, um mehr über deren Erfahrungen und den Bewerbungsprozess zu erfahren.
✨Teilnahme an Konferenzen und Workshops
Besuche relevante Konferenzen oder Workshops, die sich mit Hochleistungsrechnen und KI beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Projekte und Beiträge zeigen
Arbeite an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten in C++, Python und CUDA demonstrieren. Teile diese Projekte auf Plattformen wie GitHub, um potenziellen Arbeitgebern zu zeigen, was du kannst.
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Informiere dich über die Werte und die Unternehmenskultur von NVIDIA. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch gut ins Team passt und die Mission des Unternehmens teilst.
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, wie z.B. die benötigten Programmiersprachen und Erfahrungen mit KI-Frameworks. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine Erfahrungen in der Systemprogrammierung, verteiltem Rechnen und Hochleistungsdatenbewegung hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
Individualisiere dein Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an NVIDIA verdeutlicht. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten zur Weiterentwicklung der KI-Infrastruktur beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Bibliotheken vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NCCL, UCX und AI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast und verstehst, wie sie in verteilten Systemen eingesetzt werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Softwarearchitektur und im Umgang mit Hochleistungscomputing demonstrieren. Erkläre, wie du Herausforderungen in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Speichereffizienz.
✨Zeige Teamarbeit und Zusammenarbeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder interdisziplinäre Zusammenarbeit parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in einem multinationalen Umfeld effektiv arbeitest.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den Werten von NVIDIA zu stellen. Dies zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir, herauszufinden, ob die Arbeitsumgebung zu dir passt. Fragen zur Unterstützung von Vielfalt und Inklusion können ebenfalls positiv aufgenommen werden.
