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Sponsor für H1B-VisumFertigungGesundheitswesenKünstliche Intelligenz
NVIDIA entwickelt Technologien für beschleunigtes Rechnen und künstliche Intelligenz, die in den Bereichen Gaming, Rechenzentren, Cloud Computing, Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie und Robotik eingesetzt werden. Das Unternehmen arbeitet an Grafikprozessoren, KI-Plattformen, Simulationslösungen und branchenspezifischen Anwendungen, darunter NVIDIA Omniverse für kollaborative 3D-Workflows, NVIDIA DRIVE für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und NVIDIA Clara für Anwendungen im Gesundheitswesen. NVIDIA vereint große technische Teams, die an der Infrastruktur und Software für fortschrittliches Rechnen, Simulationen und KI-gestützte Analysen arbeiten.
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Stellen im Unternehmen

Senior Engineer für Deep-Learning-Compiler – CUDA Tile und LPU

Entwickeln Sie CUDA-Tile-Transformationen und MLIR-Lowering-Pässe für die KI- und GPU-Computing-Plattformen von NVIDIA. Verbessern Sie die Leistung kachelbasierter Kernel über GPU- und LPU-Architekturen hinweg.

USVereinigte StaatenCAKalifornienOROregonTXTexasWAWashington
152.000 $ – 241.500 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur
C++

Beschreibung

  • Unterstützung von CUDA Tile, dem kachelbasierten Programmiermodell von NVIDIA, für die LPU-Entwicklung
  • Entwurf und Implementierung von Compiler-Transformationen
  • Erstellung von MLIR-Dialekten und Lowering-Pässen
  • Verbesserung der Leistung kachelbasierter Kernel über mehrere Generationen von NVIDIA-GPU- und LPU-Architekturen hinweg
  • Definition öffentlicher APIs
  • Entwicklung von Compiler- und Optimierungsverfahren
  • Durchführung von Performance-Tuning und weiteren Aufgaben im Software Engineering
  • Zusammenarbeit mit einem Expertenteam an Lösungen für die Deep-Learning-Community

Anforderungen

  • Bachelor-, Master- oder Doktorgrad in Informatik, Computertechnik oder einer verwandten Fachrichtung oder gleichwertige Erfahrung
  • Mindestens drei Jahre einschlägige Erfahrung oder Forschung in Compileroptimierung, Performanceanalyse und dem Entwurf von Zwischenrepräsentationen
  • Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten, Projektziele und -umfang festzulegen und individuelle Entwicklungsprojekte zu leiten
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in C und C++ sowie im Softwaredesign, einschließlich Debugging, Performanceanalyse und Testplanung
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sich effektiv in ein schnelllebiges, produktorientiertes Team einzubringen
  • Kenntnisse der CPU- und/oder GPU-Architektur sind von Vorteil
  • Erfahrung mit der Programmierung in CUDA oder OpenCL ist von Vorteil
  • Erfahrung mit MLIR, LLVM, XLA, TVM, Deep-Learning-Modellen und Deep-Learning-Algorithmen ist von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Beteiligungsvergütung
  • Umfassendes Leistungspaket

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