Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Validierungsmethoden und automatisierte Tools für fortschrittliche Netzwerklösungen.
- Unternehmen: NVIDIA, führend in beschleunigtem Computing und KI-Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Innovation und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Netzwerktechnologien und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und 8+ Jahre Erfahrung in Netzwerktechnologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
NVIDIA is the world leader in accelerated computing, powering the AI revolution across the world's largest data centers, clouds, and supercomputers.
Within NVIDIA, the Networking Business Unit (NBU) builds the high-speed interconnect—including Ethernet, Infini Band, NVLink, and Blue Field DPUs that connects thousands of GPUs into a single AI supercomputer, moving data at the scale and speed required by the world's most demanding AI workloads.
NVIDIA is looking for a Senior Network Software Validation Engineer to join our Network Cluster Solutions (NCS) Validation group.
You will work on validating advanced networking solutions across complex NVIDIA AI cluster environments.
The group is a high-performance engineering force that treats validation as a first-class software problem.
We build systems, frameworks, and benchmarks that prove the correctness, reliability, and performance of NVIDIA networking solutions at scale.
This role combines the development of validation methodologies and automation tools with hands-on debugging, performance analysis, and investigation of cutting-edge AI networking technologies at scale.
- What You'll Be Doing
- Design validation methodologies, review product requirements, and develop comprehensive test plans for networking technologies in large-scale AI cluster solutions.
- Develop and maintain automation tools and scripts for test execution, environment setup, log collection, and data analysis.
- Execute functional, regression, performance, scale, and reliability testing across networking and AI cluster solutions.
- Own end-to-end investigation of complex customer issues by reproducing real-world scenarios, analyzing logs, telemetry, packet captures, and system metrics to identify functional issues and performance bottlenecks, triaging problems across the hardware and software stack, and driving them to root cause and resolution.
- Read and understand source code (C/C++/Python) to investigate defects, validate fixes, and improve logging, instrumentation, and debugging capabilities.
- Collaborate closely with software and hardware development teams to debug networking technologies, including NCCL, Ro CE, RDMA, and related software components using targeted experiments and code inspection.
- Profile and benchmark AI training and inference workloads, correlating application behavior with network and system telemetry to identify scalability and performance limitations.
- Document findings, communicate technical results, and continuously improve validation methodologies, automation, and engineering processes.
- What We Need To See
- B. Sc. or M. Sc. in Computer Science, Electrical Engineering, or a related technical field, or equivalent practical experience.
- 8+ years of hands-on experience in networking, system validation, software testing, or system-level debugging on Linux.
- Strong Linux systems knowledge and networking debugging experience in scale.
- Proven experience debugging complex production systems by forming hypotheses, designing experiments, and driving issues to root cause.
- Ability to read and reason about source code and collaborate closely with development teams to validate fixes.
- Strong scripting and automation experience using Python, Bash, and/or Ansible.
- Excellent analytical, troubleshooting, communication, and collaboration skills with a strong sense of ownership.
- Fast learner with curiosity for AI infrastructure, distributed systems, and modern AI-assisted engineering tools.
- Ways To Stand Out From The Crowd
- Strong knowledge of AI networking technologies including NCCL, Ro CE, and RDMA, with experience debugging both correctness and performance issues at scale.
- Deep understanding of congestion control and lossless Ethernet technologies for AI workloads, including DCQCN, ECN, and PFC.
- Experience debugging issues spanning multiple layers, including networking (L2/L3), transport protocols, operating systems, AI frameworks, and distributed applications.
NVIDIA is widely considered to be one of the technology world's most desirable employers.
We have some of the most forward-thinking and hardworking people in the world working for us.
If you're creative and autonomous, we want to hear from you!
NVIDIA is committed to fostering a diverse work environment and proud to be an equal opportunity employer.
As we highly value diversity in our current and future employees, we do not discriminate (including in our hiring and promotion practices) on the basis of race, religion, color, national origin, gender, gender expression, sexual orientation, age, marital status, veteran status, disability status or any other characteristic protected by law.
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Senior Network Software Validation Engineer – AI Clusters Arbeitgeber: Nvidia
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz vorantreibt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in einer der fortschrittlichsten Technologiestädte bietet NVIDIA nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen, sondern auch umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Zusammenarbeit mit führenden Experten der Branche. Hier haben Sie die Chance, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln, während Sie an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Network Software Validation Engineer – AI Clusters erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Nvidia anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Network Software Validation Engineer – AI Clusters bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Nvidia vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Network Software Validation Engineer – AI Clusters mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Nvidia klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.