Ingénieur Logiciel, Deep Learning cuDNN - Nouveau Diplômé Collège 2023

Aimez-vous écrire du code rapide et concevoir des systèmes logiciels pour résoudre des problèmes complexes ? Nous cherchons des ingénieurs logiciels travailleurs pour aider à concevoir, construire et expédier cuDNN : notre bibliothèque de primitives accélérée par GPU pour les réseaux neuronaux profonds. Les machines intelligentes alimentées par l'IA, qui peuvent apprendre, raisonner et interagir avec les gens, ne sont plus de la science-fiction. C'est vraiment une époque extraordinaire. L'ère de l'IA a commencé et nous la propulsons. Si ce rôle vous semble bien correspondre à vos compétences et à vos intérêts, dites-nous pourquoi vous pensez que vous pourriez être un excellent ajout à notre équipe, et nous serions ravis de vous en dire plus sur ce que nous faisons !

Ce que vous allez faire :

• Développer un logiciel de qualité de production qui est expédié dans le cadre de la pile logicielle IA de NVIDIA, y compris le support du modèle de langue large (LLM) optimisé.

• Analyser la performance des charges de travail importantes, ajuster notre logiciel actuel et proposer des améliorations pour de futurs logiciels.

• Travailler avec des équipes de collaboration interdisciplinaires d'ingénieurs logiciels en apprentissage profond et d'architectes de GPU pour innover dans des applications telles que l'IA générative, la conduite autonome, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation.

• Adaptez-vous à l'industrie de l'IA en constante évolution en étant agile et enthousiaste à contribuer à travers le codebase, y compris la conception de l'API, l'architecture logicielle, la modélisation de performance, les tests et le développement du kernel GPU.

Ce que nous avons besoin de voir :

• Diplôme B.S. ou supérieur en informatique (ou similaire) ou expérience équivalente

• De solides compétences en programmation C/C++ et une familiarité avec Python.

• Bonne compréhension de l'algèbre linéaire.

• Familiarité avec les dernières tendances en matière d'apprentissage machine.

• Excellentes compétences en résolution de problèmes, y compris l'application des algorithmes et des structures de données.

• Expérience en analyse de performance, profilage et optimisation de code.

Comment se démarquer de la foule :

• Expertise en programmation et optimisation GPU (par exemple CUDA ou OpenCL).

• Expérience pratique avec l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond.

• Expérience avec l'architecture informatique et la construction de modèles de performance pour CPUs, GPUs ou autres accélérateurs.

• Forte expérience avec la science des données, l'analyse statistique et la visualisation.

• Travail antérieur sur de grandes bases de code complexes avec de nombreux autres développeurs, en particulier des bibliothèques, des compilateurs ou des logiciels système.