NVIDIA kuria spartinto skaičiavimo ir dirbtinio intelekto technologijas, naudojamas žaidimų, duomenų centrų, debesų kompiuterijos, sveikatos priežiūros, gamybos, automobilių pramonės ir robotikos srityse. Įmonės veikla apima grafikos procesorius, dirbtinio intelekto platformas, modeliavimo sprendimus ir konkrečioms pramonės šakoms skirtus sprendimus, įskaitant NVIDIA Omniverse bendradarbiavimu grindžiamiems 3D procesams, NVIDIA DRIVE autonominių transporto priemonių kūrimui ir NVIDIA Clara sveikatos priežiūros taikomosioms programoms. Įmonė suburia dideles technines komandas, dirbančias su infrastruktūra ir programine įranga, palaikančia pažangų skaičiavimą, modeliavimą ir dirbtiniu intelektu grindžiamą analitiką.
Vyresnysis giliojo mokymosi kompiliatorių inžinierius – CUDA Tile ir LPU
Kurk CUDA Tile transformacijas ir MLIR mažinimo paėjimus NVIDIA dirbtinio intelekto ir GPU skaičiavimo platformoms. Gerink plytelėmis pagrįstų branduolių našumą GPU ir LPU architektūrose.
Aprašymas
- Palaikyk CUDA Tile, NVIDIA plytelėmis pagrįstą programavimo modelį, skirtą LPU kūrimui
- Projektuok ir įgyvendink kompiliatoriaus transformacijas
- Kurk MLIR dialektus ir mažinimo paėjimus
- Gerink plytelėmis pagrįstų branduolių našumą įvairiose NVIDIA GPU ir LPU architektūrų kartose
- Apibrėžk viešąsias API
- Kurk kompiliavimo ir optimizavimo metodus
- Atlik našumo derinimo ir platesnes programinės įrangos inžinerijos užduotis
- Bendradarbiauk su ekspertų komanda kurdamas sprendimus giliojo mokymosi bendruomenei
Reikalavimai
- Kompiuterių mokslo, kompiuterių inžinerijos ar susijusios srities bakalauro, magistro arba doktorantūros laipsnis ar lygiavertė patirtis
- Bent trejų metų atitinkama patirtis arba moksliniai tyrimai kompiliatorių optimizavimo, našumo analizės ir tarpinio atvaizdžio projektavimo srityse
- Gebėjimas dirbti savarankiškai, nustatyti projekto tikslus ir apimtį bei vadovauti individualioms kūrimo iniciatyvoms
- Pažangūs C ir C++ programavimo bei programinės įrangos projektavimo įgūdžiai, įskaitant derinimą, našumo analizę ir testavimo planavimą
- Puikūs bendravimo įgūdžiai ir gebėjimas veiksmingai prisidėti prie sparčiai dirbančios, į produktą orientuotos komandos
- CPU ir (arba) GPU architektūros išmanymas būtų privalumas
- CUDA arba OpenCL programavimo patirtis būtų privalumas
- MLIR, LLVM, XLA, TVM, giliojo mokymosi modelių ir giliojo mokymosi algoritmų patirtis būtų privalumas
Privalumai
- Akcijomis pagrįstas atlygis
- Išsamus naudų paketas