NVIDIA розробляє технології прискорених обчислень і штучного інтелекту, які використовуються в ігровій індустрії, центрах обробки даних, хмарних обчисленнях, охороні здоров’я, виробництві, автомобільній галузі та робототехніці. Компанія працює над графічними процесорами, платформами штучного інтелекту, технологіями моделювання та галузевими рішеннями, зокрема NVIDIA Omniverse для спільних робочих процесів із 3D-графікою, NVIDIA DRIVE для розробки автономних транспортних засобів і NVIDIA Clara для медичних застосувань. У компанії працюють великі технічні команди, які створюють інфраструктуру та програмне забезпечення для передових обчислень, моделювання й аналітики на основі штучного інтелекту.
Провідний інженер із компіляторів глибокого навчання — CUDA Tile та LPU
Розробляйте перетворення CUDA Tile і проходи зниження MLIR для платформ NVIDIA у сфері ШІ та високопродуктивних обчислень на GPU. Підвищуйте продуктивність ядер на основі тайлів у архітектурах GPU та LPU.
Опис
- Підтримувати CUDA Tile — модель програмування NVIDIA на основі тайлів — для розробки LPU
- Проєктувати та реалізовувати перетворення компілятора
- Створювати діалекти MLIR і проходи зниження
- Підвищувати продуктивність ядер на основі тайлів у кількох поколіннях архітектур GPU та LPU NVIDIA
- Визначати публічні API
- Розробляти методи компіляції та оптимізації
- Виконувати налаштування продуктивності та ширші завдання програмної інженерії
- Співпрацювати з експертною командою над проєктами для спільноти глибокого навчання
Вимоги
- Ступінь бакалавра, магістра або доктора в галузі інформатики, комп’ютерної інженерії чи суміжної дисципліни або еквівалентний досвід
- Щонайменше три роки відповідного досвіду або дослідницької роботи в оптимізації компіляторів, аналізі продуктивності та проєктуванні проміжних подань
- Здатність працювати автономно, визначати цілі й масштаб проєктів та керувати окремими напрямами розробки
- Високий рівень володіння програмуванням на C і C++ та проєктуванням програмного забезпечення, зокрема налагодженням, аналізом продуктивності й плануванням тестування
- Сильні комунікативні навички та здатність ефективно працювати в динамічній команді, орієнтованій на продукт
- Знання архітектур CPU та/або GPU буде перевагою
- Досвід програмування з використанням CUDA або OpenCL буде перевагою
- Досвід роботи з MLIR, LLVM, XLA, TVM, моделями глибокого навчання та алгоритмами глибокого навчання буде перевагою
Переваги
- Компенсація у формі частки в капіталі
- Комплексний пакет пільг