NVIDIA opracowuje technologie przyspieszonych obliczeń i sztucznej inteligencji wykorzystywane w branży gier, centrach danych, chmurze obliczeniowej, ochronie zdrowia, produkcji, motoryzacji i robotyce. Firma rozwija procesory graficzne, platformy AI, technologie symulacyjne oraz rozwiązania dla konkretnych branż, w tym NVIDIA Omniverse do współpracy przy projektach 3D, NVIDIA DRIVE do rozwoju pojazdów autonomicznych i NVIDIA Clara do zastosowań medycznych. NVIDIA skupia duże zespoły techniczne pracujące nad infrastrukturą i oprogramowaniem wspierającymi zaawansowane obliczenia, symulacje oraz analitykę opartą na sztucznej inteligencji.
Starszy inżynier kompilatorów głębokiego uczenia — CUDA Tile i LPU
Twórz transformacje CUDA Tile i przebiegi obniżania MLIR dla platform NVIDIA związanych ze sztuczną inteligencją i obliczeniami GPU. Zwiększaj wydajność jąder opartych na kafelkach w architekturach GPU i LPU.
Opis
- Wspierać CUDA Tile, oparty na kafelkach model programowania firmy NVIDIA, w pracach nad LPU
- Projektować i wdrażać transformacje kompilatora
- Tworzyć dialekty MLIR i przebiegi obniżania
- Zwiększać wydajność jąder opartych na kafelkach w wielu generacjach architektur GPU i LPU firmy NVIDIA
- Definiować publiczne interfejsy API
- Opracowywać metody kompilacji i optymalizacji
- Zajmować się dostrajaniem wydajności i szerszymi zadaniami inżynierii oprogramowania
- Współpracować z zespołem ekspertów nad projektami służącymi społeczności zajmującej się głębokim uczeniem
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim, magisterskim lub doktorskim w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej albo pokrewnej lub równoważne doświadczenie
- Co najmniej trzy lata odpowiedniego doświadczenia lub pracy badawczej w zakresie optymalizacji kompilatorów, analizy wydajności i projektowania reprezentacji pośrednich
- Umiejętność samodzielnej pracy, wyznaczania celów i zakresu projektów oraz prowadzenia indywidualnych działań deweloperskich
- Zaawansowana znajomość języków C i C++ oraz projektowania oprogramowania, w tym debugowania, analizy wydajności i planowania testów
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i zdolność do skutecznego współdziałania w szybko rozwijającym się zespole skoncentrowanym na produkcie
- Znajomość architektury CPU i/lub GPU będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie w programowaniu z użyciem CUDA lub OpenCL będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie z MLIR, LLVM, XLA, TVM, modelami głębokiego uczenia i algorytmami głębokiego uczenia będzie dodatkowym atutem
Benefity
- Wynagrodzenie w formie udziałów
- Kompleksowy pakiet świadczeń