Ingeniero de Software, Aprendizaje Profundo cuDNN - Nuevo Graduado Universitario 2023

¿Te apasiona escrebir código rápido y crear sistemas de software para resolver problemas complejos? Buscamos ingenieros de software trabajadores para ayudar a diseñar, construir y enviar cuDNN: nuestra biblioteca de primitivas aceleradas por GPU para redes neuronales profundas. Las máquinas inteligentes alimentadas por computadoras de IA que pueden aprender, razonar e interactuar con las personas ya no son ciencia ficción. Este es realmente un tiempo extraordinario. La era de la IA ha comenzado, y nosotros la estamos impulsando. Si este papel parece una buena combinación para tus habilidades e intereses, dinos por qué crees que podrías ser un gran ajuste para nuestro equipo, ¡y nos encantará contarte más sobre lo que hacemos!

Lo que estarás haciendo:

• Desarrolla software de calidad de producción que se envía como parte del stack de software de IA de NVIDIA, incluyendo soporte optimizado para modelos de lenguaje grande (LLM).

• Analiza el rendimiento de cargas de trabajo importantes, ajusta nuestro software actual y propone mejoras para el software futuro.

• Trabaja con equipos de colaboración cruzada de ingenieros de software de aprendizaje profundo y arquitectos de GPU para innovar en aplicaciones como AI generativa, conducción autónoma, visión por computadora y sistemas de recomendación.

• Adáptate a la industria de la IA en constante evolución con agilidad y entusiasmo para contribuir en toda la base de código, incluyendo el diseño de API, la arquitectura de software, el modelado de rendimiento, las pruebas y el desarrollo de kernel de GPU.

Lo que necesitamos ver:

• Título de B.S. o superior en ciencias de la computación (o similar) o experiencia equivalente

• Fortalezas habilidades de programación en desarrollo C/C++ y familiaridad con Python.

• Buen entendimiento de álgebra lineal.

• Familiaridad con las últimas tendencias en aprendizaje automático.

• Excelentes habilidades para resolver problemas, incluyendo aplicaciones de algoritmos y estructuras de datos.

• Experiencia en análisis de rendimiento, perfilado y optimización de código.

Maneras de destacar de la multitud:

• Experiencia en programación y optimización de GPU (por ejemplo, CUDA o OpenCL).

• Experiencia práctica con aprendizaje automático, especialmente aprendizaje profundo.

• Experiencia con arquitectura de computadoras y construcción de modelos de rendimiento para CPUs, GPUs u otros aceleradores.

• Gran experiencia con ciencia de datos, análisis estadísticos y visualización.

• Trabajo previo en bases de código grandes y complejas con muchos otros desarrolladores, especialmente bibliotecas, compiladores o software de sistema.