États-Unis
CONCEPT SOLUTIONS LLC
NVIDIA
Ingénieur Logiciel Senior — cuEquivariance
États-Unis
Santa Clara, California, États-Unis
PythonC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
NVIDIA transforme les graphismes informatiques, le jeu sur PC et le calcul accéléré depuis plus de 25 ans. C'est un héritage d'innovation unique alimenté par une technologie de pointe et des personnes exceptionnelles. Aujourd'hui, nous exploitons le potentiel illimité de l'IA pour définir la prochaine ère de l'informatique. Une ère dans laquelle notre GPU agit comme le cerveau des ordinateurs, des robots et des voitures autonomes capables de comprendre le monde. Faire ce qui n'a jamais été fait demande de la vision, de l'innovation et les meilleurs talents du monde. En tant que NVIDIAN, vous serez immergé dans un environnement diversifié et solidaire où chacun est inspiré à donner le meilleur de lui-même. Rejoignez notre groupe et découvrez comment vous pouvez avoir un impact durable sur le monde.
NVIDIA BioNeMo construit la base de calcul pour la prochaine génération de découverte biologique. Nous recherchons un Ingénieur Logiciel Senior pour rejoindre l'équipe cuEquivariance — une bibliothèque NVIDIA qui accélère les réseaux neuronaux géométriques sur les GPU NVIDIA, permettant aux chercheurs en biologie moléculaire, en science des matériaux et en physique d'entraîner et de déployer des modèles équivariants à grande échelle. Cette équipe construit et expédie les noyaux GPU de production et les interfaces logicielles qui alimentent le deep learning équivariant dans tout le domaine scientifique. Le travail couvre l'ingénierie des noyaux CUDA, le développement de bibliothèques Python impliquant à la fois PyTorch et JAX, et la collaboration directe avec les équipes de recherche et les développeurs de frameworks externes. Si vous souhaitez travailler là où le calcul GPU rencontre le deep learning basé sur les graphes, c'est le rôle qu'il vous faut. Votre travail sera exécuté dans des pipelines de production à travers la communauté scientifique.
Ce que vous ferez
- Construire, implémenter et optimiser les noyaux CUDA pour les primitives de réseaux neuronaux équivariants — produits tensoriels, polynômes segmentés et opérations basées sur des triangles — en ciblant les performances maximales sur les générations de GPU NVIDIA.
- Être responsable de la livraison de bout en bout des primitives ML géométriques accélérées par GPU : de l'implémentation à un logiciel validé et de qualité production dont dépendent les frameworks externes.
- Construire et maintenir les interfaces pour PyTorch et JAX qui exposent les primitives cuEquivariance aux développeurs d'applications et aux chercheurs.
- Piloter l'infrastructure CI/CD pour les builds de noyaux multi-GPU, les tests de correction automatisés et le suivi des régressions de performance.
- Collaborer avec les équipes de Sciences Appliquées et de recherche pour évaluer de nouvelles architectures équivariantes et traduire les prototypes en noyaux de production.
- Interagir directement avec les développeurs de frameworks tiers et les partenaires pour s'aligner sur les interfaces et garantir que le logiciel livré s'intègre proprement dans les pipelines de production.
Ce que nous devons voir
- 6+ années d'expérience en ingénierie logicielle avec une solide expérience en CUDA et en programmation GPU.
- Maîtrise approfondie de C++ et Python ; expérience dans la construction et la livraison de bibliothèques de production utilisées par des développeurs externes.
- Bonne compréhension du calcul GPU : hiérarchie mémoire, exécution au niveau du warp, occupation et méthodologie de profilage des performances.
- Expérience dans la construction ou la contribution à des bibliothèques logicielles scientifiques de production, des frameworks ML ou des APIs GPU destinés aux développeurs.
- Familiarité avec les concepts du machine learning géométrique — équivariance, représentations de groupe, représentations irréductibles ou produits tensoriels — suffisante pour travailler efficacement dans le domaine.
- Licence/Master en Informatique, Physique, Mathématiques Appliquées ou un domaine connexe, ou expérience équivalente.
Moyens de vous démarquer
- Vous avez contribué ou utilisé en profondeur un framework majeur de réseaux neuronaux qui respecte l'équivariance : e3nn, MACE, NequIP, SE(3)-Transformers, ou similaire.
- Expérience pratique du développement de noyaux Triton ou d'autres outils d'écriture de noyaux GPU aux côtés de CUDA.
- Expérience dans la conception d'algorithmes en précision mixte ou tenant compte des tenseurs pour les charges de travail scientifiques ou ML.
- Doctorat ou expérience équivalente en chimie computationnelle, biophysique, physique ou informatique avec une spécialisation en deep learning géométrique ou HPC.
- Contributions à des projets open-source de ML géométrique ou de calcul GPU.
Largement considéré comme l'un des employeurs les plus désirables du monde de la technologie, NVIDIA offre des salaires très compétitifs et un ensemble complet d'avantages sociaux. Alors que vous planifiez votre avenir, découvrez ce que nous pouvons vous offrir, à vous et à votre famille nvidiabenefits.com/ nvidiabenefits.com/
Votre salaire de base sera déterminé en fonction de votre localisation, de votre expérience et de la rémunération des employés occupant des postes similaires. La fourchette de salaire de base est 184,000 USD - 287,500 USD pour le niveau 4, et 224,000 USD - 356,500 USD pour le niveau 5.
Vous serez également éligible à des actions et des avantages sociaux nvidia.com/en-us/benefits/.
Les candidatures pour ce poste seront acceptées au moins jusqu'au 21 août 2026.
Cette offre concerne un poste vacant existant.
NVIDIA utilise des outils d'IA dans ses processus de recrutement.
NVIDIA s'engage à favoriser un environnement de travail inclusif et est fière d'être un employeur garantissant l'égalité des chances. Comme nous accordons une grande importance à la diversité de nos employés actuels et futurs, nous ne faisons aucune discrimination (y compris dans nos pratiques d'embauche et de promotion) fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'expression de genre, l'orientation sexuelle, l'âge, l'état civil, le statut d'ancien combattant, le statut de handicap ou toute autre caractéristique protégée par la loi.
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