CUDA Developer

Desarrollador CUDA – Remoto

Bright Vision Technologies es una empresa de consultoría tecnológica y desarrollo de software que ofrece soluciones en la nube, IA, datos y empresariales en todos los Estados Unidos.
Esta es una oportunidad fantástica para unirse a una organización establecida y muy respetada que ofrece un tremendo potencial de crecimiento profesional.

Título del puesto: Desarrollador CUDA
Ubicación: 100% Remoto (EE. UU.)
Tipo de puesto: Tiempo completo, Contrato directo W2
Rango salarial: $100,000–$150,000 Anuales
Experiencia requerida: 6+ años

Patrocinio: Se anima a postularse a ciudadanos estadounidenses, titulares de Green Card, titulares de EAD y candidatos de transferencia de H-1B. No podemos patrocinar nuevas peticiones de visa H-1B para este puesto.

Resumen del puesto
Buscamos un Desarrollador CUDA con profunda experiencia en programación CUDA, arquitectura de GPU y computación de alto rendimiento para diseñar y optimizar cargas de trabajo intensivas en cómputo en hardware acelerador moderno. Este rol se enfoca en extraer el máximo rendimiento de las plataformas de GPU para entrenamiento de IA, inferencia, computación científica y cargas de trabajo de procesamiento de datos de alto rendimiento. El candidato ideal combina el dominio de sistemas de bajo nivel con sólidas prácticas de ingeniería de software, y tiene un historial de entrega de mejoras de rendimiento medibles en sistemas de GPU de producción. En este rol, trabajará en estrecha colaboración con socios multifuncionales (producto, diseño, ingeniería, operaciones y partes interesadas del negocio) para traducir requisitos ambiguos en soluciones bien diseñadas, y se espera que eleve el nivel a través de revisiones de código, revisiones de diseño y mentoría de ingenieros más jóvenes. El candidato exitoso aporta una sólida disciplina de ingeniería, un estilo de comunicación claro y un historial de entrega de trabajo significativo que se mantiene bien en producción.

Responsabilidades clave

• Diseñar e implementar kernels CUDA de alto rendimiento para cargas de trabajo intensivas en cómputo en casos de uso de IA y HPC.
• Analizar y optimizar código de GPU utilizando herramientas como Nsight Systems, Nsight Compute y profilers de CUDA.
• Ajustar patrones de acceso a memoria, ocupación, uso de registros y utilización de memoria compartida para un rendimiento máximo.
• Desarrollar bibliotecas altamente optimizadas para álgebra lineal, atención y otras primitivas de ML.
• Optimizar entrenamiento multi-GPU y multi-nodo utilizando NCCL, RDMA y redes de alto rendimiento.
• Implementar operadores personalizados y kernels fusionados en PyTorch, JAX o Triton.
• Colaborar con ingenieros de ML para identificar cuellos de botella de rendimiento en pipelines de entrenamiento e inferencia.
• Desarrollar benchmarks y pruebas de regresión para salvaguardar el rendimiento a lo largo del tiempo.
• Evaluar nuevas arquitecturas y conjuntos de características de GPU, y asesorar sobre la estrategia de adopción.
• Contribuir a optimizaciones a nivel de compilador para programas de tensores donde sea apropiado, trabajando en la frontera entre los frameworks de ML y la generación de código del acelerador subyacente para desbloquear un rendimiento que no se puede alcanzar solo a través de la optimización a nivel de framework.
• Optimizar el uso de la jerarquía de memoria en HBM, L2, memoria compartida y registros.
• Implementar rutas de cómputo de precisión mixta y cuantificadas que maximicen el rendimiento del acelerador mientras se preserva la fidelidad numérica dentro de los límites aceptables para las cargas de trabajo objetivo.
• Documentar las características de rendimiento, las decisiones de diseño y los manuales de optimización para los equipos internos.
• Mantenerse al día con la arquitectura de GPU, la evolución de CUDA y las tecnologías emergentes de aceleradores.

Calificaciones requeridas

• Título de Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o un campo relacionado.
• Seis o más años de experiencia en programación de GPU e ingeniería de rendimiento.
• Profunda experiencia en CUDA C/C++ y modelos de programación de GPU.
• Sólida comprensión de las arquitecturas de GPU modernas, jerarquías de memoria y modelos de ejecución.
• Experiencia práctica en la optimización y el análisis de cargas de trabajo de GPU en producción.
• Familiaridad con NCCL, MPI y tecnologías de interconexión de alto rendimiento.
• Experiencia en la integración de kernels personalizados en frameworks de ML.
• Sólidas habilidades en C++ y familiaridad con las prácticas modernas de programación de sistemas.
• Sólida base en álgebra lineal y métodos numéricos.
• Sólidas habilidades de comunicación y colaboración con equipos de investigación e ingeniería.

Calificaciones preferidas

• Experiencia con Triton, CUTLASS u otros frameworks de autoría de kernels de GPU.
• Familiaridad con los detalles internos de TensorRT, FasterTransformer o vLLM.
• Exposición a infraestructura de compiladores como LLVM o MLIR.
• Contribuciones de código abierto a bibliotecas de rendimiento de GPU o ML.
• Experiencia con infraestructura de entrenamiento distribuido a gran escala.

Cómo postularse
¿Le gustaría saber más sobre esta oportunidad? Para una consideración inmediata, envíe su currículum a hilda@bvteck.com. Obtenga más información sobre Bright Vision Technologies en www.bvteck.com.
Bright Vision Technologies es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades.

Declaración de Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEO)

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Publicado originalmente en Himalayas