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Hewlett Packard Enterprise entwickelt Unternehmenstechnologien für Organisationen, die hybride Cloud-Umgebungen und KI-gestützte Betriebsabläufe betreiben. Das Portfolio umfasst HPE ProLiant-Server und HPE Cray-Hochleistungsrechner, HPE Alletra-Speicherlösungen, HPE Aruba-Netzwerke, KI-Plattformen und schlüsselfertige KI-Fabriken sowie GreenLake als Service. Darüber hinaus bietet HPE Sicherheitslösungen wie Zero Trust und SASE sowie professionelle, beratende und Support-Services an, die große Organisationen bei der Modernisierung ihrer Infrastruktur, der Verwaltung von Rechenzentrumsumgebungen und der Einführung von KI im großen Maßstab unterstützen.
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HPC- und KI-Performance Engineer bei HPE (Houston, hybrid)

Leiten Sie Benchmarking- und Optimierungsmaßnahmen über CPU-, GPU-, Netzwerk-, Speicher- und Storage-Architekturen für HPC- und KI-Workloads. Erstellen Sie reproduzierbare Performance-Analysen und praxisnahe Empfehlungen für Kunden und Engineering-Teams.

USVereinigte StaatenMNMinnesotaTXTexas
105.500 $ – 243.000 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKünstliche Intelligenz
C++LinuxPython

Beschreibung

  • Leiten Sie HPC- und KI-Benchmarking-Initiativen über CPU-, GPU-, Netzwerk-, Speicher- und Storage-Plattformen
  • Bewerten Sie HPC- und KI-Architekturen von HPE und Wettbewerbern mithilfe von Performance-Modellen und Benchmark-Daten
  • Führen Sie wissenschaftliche, technische, Large-Language-Model-, KI-Trainings- und Inferenz-, Storage- sowie I/O-Workloads aus und bewerten Sie deren Ergebnisse
  • Diagnostizieren Sie Engpässe und verbessern Sie Anwendungen, KI-Frameworks, Bibliotheken, Compiler, Laufzeitsysteme und Systemsoftware
  • Nutzen Sie parallele Datenverarbeitung, GPU-Beschleunigung, Profiling sowie die Optimierung von Speicher und I/O, um zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen
  • Vermitteln Sie komplexe technische Erkenntnisse klar an Ingenieure, Kunden und geschäftliche Stakeholder
  • Überführen Sie Performance-Analysen in auf Kundenbedürfnisse zugeschnittene Empfehlungen

Anforderungen

  • Mindestens 6 Jahre Erfahrung mit HPC- und KI-Workloads, einschließlich wissenschaftlicher und technischer Anwendungen, MLPerf, Large Language Models wie DeepSeek, Kimi K2.6 oder K3 und gpt-oss-120b, KI-Training und -Inferenz, Storage-Benchmarks sowie Performance-Profiling-Tools; einschlägige Studienleistungen und Praktika können ebenfalls berücksichtigt werden
  • Kenntnisse von HPC- und KI-Architekturen für CPUs, GPUs und andere Beschleuniger, Speicher, Netzwerke, Storage und Software-Stacks
  • Verständnis paralleler und verteilter Programmierverfahren, einschließlich MPI, OpenMP, OpenSHMEM und Algorithmendesign
  • Fähigkeit, komplexe HPC- und KI-Performance-Initiativen zu leiten und Ergebnisse in kundenorientierte Empfehlungen zu überführen
  • Nachweisliche Fähigkeit zur Analyse und Optimierung von Rechenanwendungen und Benchmarks auf Linux-basierten HPC- und KI-Plattformen
  • Erfahrung mit C, C++, Fortran, Python, Linux-Skripting, Compilern, MPI, MPI-IO, OpenMP sowie relevanten KI-Frameworks und -Bibliotheken
  • Erfahrung mit NVIDIA-GPUs und AMD-Instinct-Beschleunigern der MI-Serie unter Verwendung von CUDA, HIP, OpenMP Target Offload, OpenACC oder vergleichbaren Programmiermodellen
  • Erfahrung mit Profiling-, Tracing- und Debugging-Tools für Linux-basierte HPC- und KI-Systeme
  • Fähigkeit, Benchmark-Daten zu interpretieren, Performance-Einschränkungen zu lokalisieren und Verbesserungen zu empfehlen
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Professionelle Englischkenntnisse
  • Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Physik, Chemie, Umweltwissenschaften oder einer verwandten technischen Fachrichtung
  • Promotion bevorzugt

Zusatzleistungen

  • Umfassende Gesundheits- und Wellbeing-Leistungen für körperliches, finanzielles und emotionales Wohlbefinden
  • Programme zur Unterstützung der persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung
  • Flexible Arbeitsmodelle zur Vereinbarkeit beruflicher und persönlicher Verpflichtungen
  • Inklusives Arbeitsumfeld
  • Angemessene Vorkehrungen während des Bewerbungs- oder Vorstellungsgesprächsprozesses für Bewerber mit Behinderungen

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