Math Device Extension Libraries Praktikant - 2027 — NVIDIA (ufficio Zurich)

Vollständige Beschreibung

Wir suchen Praktikanten für Software Engineering, die uns helfen, unseren Katalog von Device eXtension (Dx) APIs für unsere Mathematikbibliotheken zu erweitern. Seit über einem Jahrzehnt revolutioniert die beschleunigte Rechenplattform von NVIDIA HPC und KI mit Anwendungen, die von der COVID-19-Forschung bis hin zu autonomen Maschinen reichen. Unser Team entwickelt die GPU-beschleunigten mathematischen Bibliotheken, die all dies ermöglichen. Das Hardware- und Software-Accepted-Computing-Ökosystem entwickelt sich ständig weiter, einschließlich Verschiebungen hin zu hybriden Backends, tiefer Integration mit hochrangigen Sprachen und Ökosystemen (wie Python, Numpy, JAX, MLIR ...) und Optimierung zur Laufzeit für maximale Flexibilität und Leistung. Unsere Dx-APIs ermöglichen es Entwicklern, hochoptimierte mathematische Operationen in ihre Anwendungen für diese und andere Szenarien einzubetten. Sie werden Teil eines Teams sein, das Mathematikbibliotheken für die Zukunft entwirft, entwickelt und optimiert. Ist die Idee, im Mittelpunkt dieser Projekte zu stehen und Ihr Wissen anzuwenden, um Algorithmen zu entwickeln und zu optimieren, die weltweit Auswirkungen haben? Wenn ja, dann kommen Sie zu unserem Team!

Während Ihres Praktikums arbeiten Sie mit leitenden Software-Ingenieuren im Bibliotheksteam zusammen, die Sie beraten und bei der Entwicklung hochoptimierter Algorithmen unterstützen. Die Projekte umfassen die Implementierung neuer numerischer Algorithmen, die Definition von APIs, die Analyse der Leistung, Leistungsoptimierungen für die neuesten NVIDIA-GPUs, die Verbesserung der Kundenerfahrung von Bibliotheken bei der Verwendung agentischer Workflows und KI-Tools für ihre Entwicklung und andere allgemeine Software-Engineering-Arbeit.

Was Sie tun werden

• Prototyp und Entwicklung numerischer Algorithmen für High-Performance Mathe Device Extension Libraries: cuBLASDx, cuSolverDx, cuFFTDx, cuRANDDx, nvCOMPDx, NPPDx oder libmathdx auf bahnbrechenden NVIDIA Grafikprozessoren.
• Analysieren Sie die Leistung von GPU-Implementierungen und finden Sie Möglichkeiten für Verbesserungen
• Zusammenarbeit mit Teammitgliedern, um Anwendungsfälle und Anforderungen von Software zu verstehen
• Prototyp-Tools und Lösungen, um die APIs von Mathematikbibliotheken in LLM-freundliche Darstellungen in gängigen Codegen-Tools zu verwandeln.

Was wir sehen müssen

• Verfolgung eines MS- oder PhD-Abschlusses in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Angewandter Mathematik oder verwandtem Bereich
• Starke C++-Programmierung, Debugging, Performance-Analyse und Testaufbaufähigkeiten
• Parallel- oder GPU-Programmiererfahrung mit CUDA, OpenMP, OpenCL, SYCL oder ähnlichem
• Erfahrung mit linearer Algebra oder FFT oder Datenkompressionsalgorithmen
• Zusammenarbeit, Kommunikation und Dokumentationsgewohnheiten.

Möglichkeiten, sich von der Masse abzuheben

• Verständnis von Composability und Fusionen, Compiler, Implementierung von Programmiersprachen
• Kenntnisse der GPU- und Netzwerkhardwarearchitektur
• Vertrautheit mit Python und aktuellen CUDA-Entwicklungen wie cuTile und CUDA Tile C++
• Vorherige Arbeiten in der KI-unterstützten Softwareentwicklung, Kenntnisse von LLMs, MCP und Aufbau von RAGs oder Agenting Tooling
• Exposition gegenüber numerischen Methoden, Gleitkomma-Arithmetik und numerische Fehleranalyse

Wir haben einige der fortschrittlichsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören! Wir sind ein Arbeitgeber der Chancengleichheit und legen Wert auf Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus. NVIDIA gilt als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Welt und bietet äußerst wettbewerbsfähige Gehälter und ein umfassendes Leistungspaket. Wenn Sie Ihre Zukunft planen, sehen Sie, was wir Ihnen und Ihrer Familie anbieten können www.nvidiabenefits.com/

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