Senior Software Engineer, CUDA Core Libraries

NVIDIA’s beschleunigte Computing-Plattform ist die Grundlage für modernes HPC und KI. Im Kern dieser Plattform stehen die CUDA Core Libraries. C++- und Python-Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, schnelle, zuverlässige und skalierbare GPU-beschleunigte Software zu schreiben! Wir suchen einen Vollzeit-Softwareingenieur, der an den CUDA Core Libraries arbeitet, die das GPU-Computing für sowohl C++- als auch Python-Entwickler antreiben. Dazu gehören Projekte wie CCCL (Thrust, CUB, libcudacxx), cuda-python und numba-cuda. Sie werden Teil des Teams, das die grundlegenden Bibliotheken, Algorithmen und die Infrastruktur für Sprache/Laufzeit entwickelt, die CUDA zu einem blitzschnellen Erlebnis für Entwickler in den Bereichen Deep Learning, wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse macht!

Was Sie tun werden:

• Entwickeln und Implementieren von CUDA Core Libraries in C++ und/oder Python, einschließlich paralleler Algorithmen und idiomatischer Sprachbindungen für die Kernfunktionalität von CUDA.
• Komponieren, Optimieren und Weiterentwickeln von GPU-Algorithmen und APIs, von hochgradigen Schnittstellen bis hin zur Feinabstimmung der Leistung, einschließlich Speicher, Parallelität und Synchronisation.
• Verantwortung für Funktionen von Anfang bis Ende: Entwicklung, Implementierung, Testen, Benchmarking, Dokumentation und langfristige Wartung.
• Verbessern der Entwicklererfahrung über den gesamten Stack: CI, Tests, Benchmarks, Verpackung, Beispiele und Dokumentation.
• Zusammenarbeit mit erfahrenen CUDA-Ingenieuren bei Design-Reviews, Code-Reviews und Open-Source-ähnlichen Workflows.
• Interaktion mit echten Benutzern durch Probleme, Leistungsuntersuchungen und API-Feedback.

Was wir sehen müssen:

• BS, MS oder PhD in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
• Mindestens 8+ Jahre relevante Entwicklungserfahrung.
• Starke Programmierkenntnisse in C++, Python oder beiden, mit nachgewiesenem Interesse an systemnaher Software (Leistung, Speicher, Nebenläufigkeit, API-Design).
• Solides Verständnis von modernem C++ (Templates, Generika, Standardbibliothek) und/oder Python-Bibliotheksentwicklung und -verpackung.
• Praktische Erfahrung mit paralleler oder heterogener Programmierung (CUDA, OpenMP, GPU-beschleunigtes Python oder ähnliches).
• Erfahrung in der Mitwirkung an Produktionssoftware oder Open-Source-Bibliotheken, einschließlich Testen, Profilieren und Code-Review.
• Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, Probleme zu erfassen und Projekte zum Abschluss zu bringen.
• Klare schriftliche Kommunikation für technisches Design und Dokumentation.
• Komfort im Umgang mit großen, mehrsprachigen Codebasen (C++, Python, CMake, Pixi, CI-Systeme).

Wege, sich von der Masse abzuheben:

• Starkes Verständnis der CPU/GPU-Architektur und wie Hardwaredetails die Leistung beeinflussen.
• Praktische Erfahrung mit CUDA C++, CUDA Python, PyTorch, JAX, Numba, CuPy oder ähnlichen GPU-beschleunigten Stacks.
• Vertrautheit mit Thrust, CUB, libcudacxx oder anderen modernen C++/GPU-Bibliotheken.
• Erfahrung mit Compiler-Infrastruktur oder -Werkzeugen (LLVM, Clang-Tools, MLIR).
• Nachgewiesenes Interesse an Entwicklerwerkzeugen, Bibliotheksdesign und der Verbesserung der Effizienz anderer Entwickler.

Wenn Sie sich leidenschaftlich für Leistung interessieren, gerne an der Grenze zwischen C++ und Python arbeiten und die Kern-CUDA-Bibliotheken gestalten möchten, auf die Tausende von Entwicklern angewiesen sind, ist diese Rolle eine direkte Passung.

Ihr Grundgehalt wird basierend auf Ihrem Standort, Ihrer Erfahrung und dem Gehalt von Mitarbeitern in ähnlichen Positionen festgelegt.