Senior Systems Software Engineer - GPU Performance at Scale

NVIDIA hat die Computergraphik, PC-Gaming und beschleunigtes Rechnen seit über 25 Jahren transformiert. Es ist ein einzigartiges Erbe der Innovation, das durch großartige Technologie und erstaunliche Menschen angetrieben wird. Heute nutzen wir das unbegrenzte Potenzial von KI, um die nächste Ära des Rechnens zu definieren. Eine Ära, in der unsere GPU als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos fungiert, die die Welt verstehen können. Als NVIDIAN werden Sie in einer vielfältigen, unterstützenden Umgebung arbeiten, in der jeder inspiriert ist, sein Bestes zu geben. Kommen Sie ins Team und sehen Sie, wie Sie einen bleibenden Einfluss auf die Welt ausüben können.

Wir suchen einen engagierten Ingenieur für die Rolle des Senior Systems Software Engineer mit Fokus auf GPU Performance at Scale. In dieser Rolle sind Sie einzigartig positioniert, um Innovationen in der KI und im GPU-Computing voranzutreiben. Sie werden zu erstklassiger Computerhardware und -software beitragen, die bahnbrechende Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen. Sie werden Einblicke in die Zusammensetzung großer Systeme und Abstimmungsmechanismen für Hochleistungsrechnungen geben. Arbeiten Sie mit Forschern, Entwicklern und Kunden zusammen, um verbesserte Arbeitsabläufe zu gestalten und neue, führende Lösungen zu entwickeln. Engagieren Sie sich mit HPC-, OS-, CPU-, GPU-Computing- und Systemspezialisten, um leistungsstarke Plattformen für große Skalierungen zu entwerfen, zu bauen und zu optimieren.

Was Sie tun werden:

• Leiten Sie die Implementierung von Leistungspraktiken in großen GPU-Infrastrukturen und liefern Sie leistungsstarke Werkzeuge, Methoden und Abläufe zur Validierung und Verbesserung mehrerer Rechenzentrumsprodukte gleichzeitig.
• Richten Sie zukünftige KI-Arbeitslasten mit zukünftigen Rechenzentrumsaufbauten für NVIDIA GPUs, CPUs und Netzwerktechnologie aus.
• Entwickeln Sie technische Lösungen, die kontinuierliche Einblicke in die Leistung von KI-Arbeitslasten in sich entwickelnden Umgebungen bieten.
• Analysieren, debuggen und lösen Sie kritische Firmware- und Softwareprobleme, um die höchste Leistung von KI-Arbeitslasten in großem Maßstab zu erreichen.

Was wir sehen müssen:

• Nachgewiesenes Verständnis von beschleunigten Computing-Software-Stacks (CUDA).
• Erfahrung mit modernen Cloud- und containerbasierten Unternehmensarchitekturen, vorzugsweise mit Slurm.
• Starke Programmier- und Skripting-Erfahrung in C/C++/Python/Bash.
• Tiefe Expertise in der Systemarchitektur und den Auswirkungen verschiedener Komponenten auf die Leistung.
• Erfahrung mit Containertechnologie und Linux-basierten Betriebssystemen, vorzugsweise mit Docker.
• Erfahrung in der Unterstützung von Hochleistungsrechnen oder Deep Learning in Ingenieur- oder akademischen Forschungsgemeinschaften.
• Starke Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten sowie ergebnisorientierte analytische Fähigkeiten.
• BS in Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder Informatik (oder gleichwertige Erfahrung); MS oder PhD wünschenswert mit über 10 Jahren relevanter Erfahrung.

Wie Sie sich von der Masse abheben können:

• End-to-End-GPU-Leistungsengineering vom Profiler bis zur Systemanalyse.
• Erfahrung in der Programmierung und Optimierung von Linux-Systemen.
• Einblick in Virtualisierungstechniken und Cloud-Plattformlösungen.
• Erfahrung mit Planungs- und Ressourcenmanagementsystemen.
• Erfahrung mit großen HPC-Umgebungen.