Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein modernes Inferenz-Framework mit C++ und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit einer Kultur der Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Edge AI und arbeite mit den neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und tiefes Verständnis für Transformer-Modelle erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
What you7ll be doing
- Develop and evolve a state-of-the-art inference framework in modern C++ that extends Tensor RT with autoregressive model serving capabilities, including speculative decoding, Lo RA, Mo E, and KV cache management.
- Design and implement compiler and runtime optimizations tailored for transformer-based models running on constrained, real-time platforms.
- Collaborate with teams across CUDA, kernel libraries, compilers, and robotics to deliver high-performance, production-ready solutions.
- Contribute to CUDA kernel and operator development for critical transformer components such as attention, GEMM, and Mo E.
- Benchmark, profile, and optimize inference performance across diverse embedded and automotive environments.
- Stay ahead of the rapidly evolving LLM/VLM ecosystem and bring emerging techniques into product-grade software.
What we need to see
- BS, MS, Ph D, or equivalent experience in Computer Science, Electrical/Computer Engineering, or a closely related field.
- 4+ years of relevant software development experience.
- Deep understanding of transformer models and inference optimization techniques (e. g., quantization, tensor parallelism, or memory-efficient scheduling).
- Proficient programming ability with modern C++ (C++11/14/17 and beyond).
- Familiarity with popular LLM frameworks and libraries such as Tensor RT, Tensor RT-LLM, v LLM, SGLang, MLC-LLM, or Flash Infer.
- A track record of strong software design, execution, and collaboration across fields.
Ways to stand out from the crowd
- Demonstrated development experience or open-source contributions to LLM inference frameworks and libraries, such as SGLang, v LLM, or Flash Infer.
- Proficiency with CUDA, including efficient kernel development, performance profiling, and GPU architecture fundamentals.
- Prior work on autoregressive LLM serving systems, including speculative decoding or KV cache management.
- Familiarity with compiler infrastructure for large language model inference.
- Exposure to robotics or embedded AI pipelines, including optimizing for low-latency, resource-constrained systems.
NVIDIA is widely considered to be one of the technology world7s most desirable employers.
We hire some of the most brilliant and forward-thinking people in the world.
If you thrive on innovation, autonomy, and technical excellence, come join us to shape the future of edge AI.
#LI-Hybrid
Your base salary will be determined based on your location, experience, and the pay of employees in similar positions.
The base salary range is 152,000 USD - 241,500 USD for Level 3, and 184,000 USD - 287,500 USD for Level 4.
You will also be eligible for equity and benefits.
Applications for this job will be accepted at least until August 9, 2026.
This posting is for an existing vacancy.
NVIDIA uses AI tools in its recruiting processes.
NVIDIA is committed to fostering an inclusive 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.
#J-18808-Ljbffr
Senior Software Engineer – TensorRT Edge-LLM 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 Software Engineer – TensorRT Edge-LLM 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 Software Engineer – TensorRT Edge-LLM 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 Software Engineer – TensorRT Edge-LLM 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.