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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere AI-Workloads und entwickle Performance-Tools fĂĽr NVIDIA Supercomputer.
- Arbeitgeber: NVIDIA ist ein fĂĽhrendes Unternehmen in Grafik- und KI-Technologie mit ĂĽber 25 Jahren Innovation.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähige Gehälter, umfassende Leistungen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an bahnbrechenden Projekten mit einem talentierten Team.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: B.Sc. in Informatik oder Software Engineering, 5+ Jahre Erfahrung in Hochleistungsnetzwerken.
- Andere Informationen: Mitarbeiter werden ermutigt, ihre besten Ideen in einer vielfältigen Umgebung einzubringen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Join to apply for the Senior Performance Analysis Engineer role at NVIDIA
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Intelligent machines powered by Artificial Intelligence computers that can learn, reason and interact with people are no longer science fiction. GPU Deep Learning has provided the foundation for machines to learn, perceive, reason and solve problems. Today, visual computing is a crucial tool in helping people get along with technology, and NVIDIA has extended its technology into datacenters, mobile devices and cars. There has never been a more exciting time to join our team – if this role sounds like a fit for you, we\’d love to hear from you!
NVIDIA is seeking a Senior High Performance Computing (HPC) and AI Networking Performance Research and Analysis Engineer to join our Performance group. In this exciting role, you will profile and analyze AI workloads on large GPUs and CPUs scale clusters for distributed Deep Learning LLM training focused on collectives communication and networking. You will interact with many types of hardware and platforms, such as HCAs, Switches, CPUs, GPUs, and Systems. You will develop performance analysis tools and methodologies to dive deeply into the details and understand performance expectations, limitations, and bottlenecks.
What You\’ll Be Doing
- Exploring and researching AI workloads and DL models specifically tailored for large-scale deep learning LLM training on NVIDIA supercomputers and distributed systems focusing on high-performance networking and Nvidia Collective Communications Library (NCCL).
- Benchmarking, Profiling, and Analyzing the performance to find bottlenecks and identify areas of improvement and optimizations, with a strong emphasis on networking aspects.
- Implementing performance analysis tools.
- Collaborating with many teams from hardware to software to provide performance analysis insights.
- Defining performance test planning , setting performance expectations for new technologies and solutions, and working to reach the performance targets limits.
What We Need To See
- B.Sc in Computer Science or Software Engineering or equivalent experience
- 5+ years of experience with high-performance Networking (RDMA, MPI, NCCL, Congestion Control Algorithms)
- Demonstrated Performance Analysis skills and methodologies.
- Experience with NVIDIA GPUs, CUDA library, deep learning frameworks like TensorFlow or PyTorch, combined with expertise in networking collective communication libraries (such as NCCL) and protocols (such as RoCE and RDMA).
- Fast and self-learning capabilities with strong analytical and problem-solving skills.
- Programming Languages: Python, Bash and C languages
- Experience with Linux OS distros.
- Great teammate with good communication and interpersonal skills
Ways To Stand Out From The Crowd
- In-depth knowledge and experience with AI workloads and benchmarking for distributed LLM training.
- Knowledge in CUDA, and NCCL libraries.
- Knowledge in Congestion Control algorithms.
- In-depth System knowledge and understanding (Intel / AMD / ARM CPUs, NVIDIA GPUs, HCA, Memory, PCI).
- Strong Performance Analysis skills and methodologies using modern tools.
NVIDIA has been redefining computer graphics, PC gaming, and accelerated computing for more than 25 years. We have a unique legacy of innovation that’s fueled by great technology—and amazing people. Today, we’re tapping into the unlimited potential of AI to define the next era of computing. An era in which our GPU acts as the brains of computers, robots, and self-driving cars that can understand the world. Doing what’s never been done before takes vision, innovation, and the world’s best talent. Widely considered to be one of the technology world’s most desirable employers, NVIDIA offers highly competitive salaries and a comprehensive benefits package. As an NVIDIAN, you’ll be immersed in a diverse, supportive environment where everyone is inspired to do their best work. Come join the team and see how you can make a lasting impact on the world!
JR
Seniority level
-
Seniority level
Mid-Senior level
Employment type
-
Employment type
Full-time
Job function
-
Industries
Computer Hardware Manufacturing, Software Development, and Computers and Electronics Manufacturing
Referrals increase your chances of interviewing at NVIDIA by 2x
Research and Development Engineer, 80-100%, m/f/d
Aircraft Data Analytics Engineering (80-100%, all genders)
Machine Learning Engineer, Multimodality, Gemini
Senior Mechanical Engineer – Water Steam Cycle
Senior Specialist – Innovation Mechanical Engineer
Consumables Development Engineer – Design Control Medical Devices (m/f/d, temporary or freelance, 80-100%)
Manufacturing Engineer (semiconductor wafer fabrication) (m/f)
PROJECT ENGINEER SUBSTATIONS – PRIMARY ENGINEERING
Senior Thermo-Mechanical Engineer – 100% (m/w/d)
Additive Manufacturing Engineer: Thermoplastics
We’re unlocking community knowledge in a new way. Experts add insights directly into each article, started with the help of AI.
#J-18808-Ljbffr
Senior Performance Analysis Engineer Arbeitgeber: Nvidia
Kontaktperson:
Nvidia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Performance Analysis Engineer
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von NVIDIA, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen der Rolle zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich ĂĽber die neuesten Entwicklungen in der KI und Hochleistungsnetzwerken, insbesondere im Zusammenhang mit NVIDIA-Produkten. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft fĂĽr das Fachgebiet.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, wie du deine Erfahrungen mit Performance-Analyse-Tools und Netzwerktechnologien klar und präzise präsentieren kannst. Technische Interviews bei NVIDIA können herausfordernd sein, also sei bereit, deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, die deine Kommunikations- und Teamarbeitfähigkeiten demonstrieren. NVIDIA sucht nach großartigen Teamplayern!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Performance Analysis Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Erfahrungen mit Hochleistungsnetzwerken, CUDA und NCCL. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Hochleistungsnetzwerke und Performance-Analyse hervor. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Technische Fähigkeiten darstellen: Liste deine Programmierkenntnisse in Python, Bash und C sowie deine Erfahrungen mit NVIDIA GPUs und Deep Learning Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch klar und deutlich auf. Dies zeigt deine technische Eignung für die Rolle.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei NVIDIA arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Unternehmensmission passen. Zeige deine Begeisterung für die Technologie und das Team.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NVIDIA GPUs, CUDA, NCCL und verschiedene Netzwerkprotokolle. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Leistungsanalyse und im Benchmarking von AI-Workloads demonstrieren. Dies zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und bereits erfolgreich ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder Kooperationen bereithalten. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du zur Lösung von Problemen im Team beigetragen hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich der Leistungsanalyse oder nach den zukĂĽnftigen Projekten des Teams.
