Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere GPU-Kernel für Leistung und Effizienz in einem spannenden AI-Projekt.
- Unternehmen: Mercor, ein innovatives Unternehmen im Bereich GPU-Optimierung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten als Freelancer mit wettbewerbsfähiger Vergütung.
- Weitere Informationen: Tolle Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit führenden AI-Labors.
- Warum dieser Job: Nutze deine C++-Fähigkeiten und arbeite an modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in C++, GPU-Programmierung und Profiler-Analyse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Mercor sucht GPU-Kernel-Optimierungsexperten, die zu einem Projekt mit einem führenden KI-Labor beitragen. Diese Gelegenheit richtet sich an Freiberufler mit starken C++-Kenntnissen, praktischer GPU-Programmiererfahrung und der Fähigkeit, die Kernel-Leistung mithilfe von Profiler-gesteuerten Analysen zu verbessern. Sie werden helfen, GPU-Kernels in modernen Hardwareumgebungen zu bewerten, zu optimieren und zu analysieren. Dies ist eine auf Vertragsbasis angebotene Möglichkeit für Spezialisten, die gerne die Leistung moderner GPU-Architekturen maximieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Analysieren und Optimieren von GPU-Kernels hinsichtlich Leistung, Effizienz und Hardwareauslastung
- Verwenden von Profiler-Metriken wie L2-Cache-Trefferquote, L2-Durchsatz, Belegung und verwandte Signale zur Anleitung von Kernelverbesserungen
- Überprüfen von GPU-Kernel-Implementierungen und Identifizieren von Engpässen ohne umfangreiche Kenntnisse der zugrunde liegenden Algorithmen
- Schreiben, Ändern und Analysieren von C++17-, Python- und GPU-Programmiercode
- Anwenden von CUDA, HIP, Shader-Programmierung oder verwandter Kernel-Programmierkenntnisse zur Verbesserung der Leistungsergebnisse
- Dokumentieren von Optimierungsentscheidungen klar, einschließlich wann spezifische Profiler-Metriken nützlich sind oder nicht
Ideale Qualifikationen
- Verfügbar für mindestens 20 Stunden/Woche
- Fließend in den Kernfunktionen von C++ bis C++17
- Grundkenntnisse in Python und Git
- Fließend in mindestens einem GPU-Programmiermodell, wie CUDA, HIP, Slang, HLSL, GLSL oder verwandter Kernel-Programmierung
- Mindestens 1 Jahr professionelle oder forschungsbezogene Erfahrung mit GPUs
- Starkes Verständnis von GPU-Profiler-Leistungsmetriken und deren Verwendung zur Optimierung von Kernen
- Fähigkeit, GPU-Kernels zu optimieren, ohne tiefgehende Vorkenntnisse über jeden Algorithmus zu benötigen
- Erfahrung mit CUDA, HIP, CUDA C++ Core Libraries, Inline-PTX-Assembly oder Optimierung auf Tensor-Core-Ebene ist von Vorteil
- Erfahrung in der Optimierung von Kernen für NVIDIA Blackwell-Hardware ist von Vorteil
- Vertrautheit mit NSight Compute ist von Vorteil
- Frühere Erfahrungen mit GPU-Hardwareorganisationen wie NVIDIA, AMD oder Qualcomm sind von Vorteil
- Beiträge zu Open-Source-Projekten im Zusammenhang mit der GPU-Kernel-Optimierung sind von Vorteil
CUDA Kernel Optimization Specialist Arbeitgeber: Obsidian
Mercor bietet eine spannende Möglichkeit für Fachleute im Bereich GPU-Kernel-Optimierung, die in einem dynamischen Umfeld mit einem führenden KI-Labor zusammenarbeiten möchten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir unseren Mitarbeitern flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Weiterentwicklung in einem zukunftsorientierten Bereich bieten. Durch die Arbeit an modernster Hardware und die Anwendung neuester Technologien können Sie Ihre Fähigkeiten erweitern und einen bedeutenden Beitrag zur Optimierung von GPU-Leistung leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so CUDA Kernel Optimization Specialist erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen GPU-Optimierungsspezialisten in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und lerne von anderen – das kann dir helfen, die richtigen Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Mach dich sichtbar! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine Projekte und Optimierungen präsentierst. Zeige, was du kannst, und lass potenzielle Auftraggeber sehen, wie du mit CUDA und Co. arbeitest.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Sei bereit, deine Kenntnisse über Profiler-Metriken und GPU-Architekturen zu demonstrieren. Übe, wie du deine Optimierungsentscheidungen klar und präzise erklären kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Wir haben viele spannende Projekte, bei denen du deine Fähigkeiten einbringen kannst. Lass uns gemeinsam an der Optimierung von GPU-Kernen arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um CUDA Kernel Optimization Specialist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten in die Rolle des CUDA Kernel Optimization Specialist passt. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Zeig deine Skills:In deinem Anschreiben solltest du unbedingt deine C++-Kenntnisse und GPU-Erfahrungen hervorheben. Erzähl uns von Projekten, bei denen du Performance-Optimierungen durchgeführt hast. Wir wollen sehen, dass du das Zeug dazu hast, die Leistung von GPU-Kernen zu verbessern!
Sei konkret:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne spezifische Profiler-Metriken, die du verwendet hast, und erkläre, wie du damit Engpässe identifiziert und behoben hast. Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise.
Bewirb dich direkt bei uns:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und vielleicht bald im Team zu haben!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Obsidian vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche GPU-Optimierungstechniken und Programmiersprachen besonders betont werden. So kannst du gezielt auf diese Punkte eingehen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du GPU-Kernel optimiert hast. Sei bereit, über die verwendeten Profiler-Metriken zu sprechen und wie du diese zur Verbesserung der Leistung eingesetzt hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei darauf vorbereitet, technische Herausforderungen zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Bottlenecks identifiziert und behoben hast, ohne tiefes Vorwissen über die Algorithmen zu haben. Das wird dein analytisches Denken und deine Anpassungsfähigkeit unter Beweis stellen.
✨Frage nach Feedback
Am Ende des Interviews kannst du nach Feedback zu deinen Antworten fragen oder um Klarheit bitten, wenn etwas unklar war. Das zeigt dein Interesse an der Position und deine Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln. Außerdem kannst du so wertvolle Informationen für zukünftige Gespräche sammeln.
