Senior Systems Software Engineer - Deep Learning Solutions

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический эксперт по оптимизации инференса глубокого обучения для автономных автомобилей и роботов на edge-устройствах. Работа на стыке фреймворков моделей, компиляторных технологий и встраиваемого железа.

Задачи

• Взаимодействовать с автопроизводителями и партнёрами по робототехнике: анализировать, отлаживать и оптимизировать их модели глубокого обучения на платформах NVIDIA
• Отвечать за бенчмаркинг производительности: достигать лидирующих результатов на MLPerf Edge и отраслевых бенчмарках, определять методологию и обеспечивать воспроизводимость
• Оценивать новые архитектуры моделей (vision encoders, VLM, гибридные SSM-Transformer, diffusion/flow matching) на предмет компиляции, памяти и латентности на целевых SOC
• Сотрудничать с командами компиляторов, рантайма и аппаратного обеспечения
• Участвовать в ревью сборок и формировать приоритеты внутреннего роадмапа на основе реальных нагрузок клиентов
• Представлять NVIDIA на конференциях, вебинарах и партнёрских мероприятиях
• Создавать и разворачивать решения на TensorRT и компиляторном стеке для Jetson, DRIVE и GPU + ARM платформ, разрабатывать Proofs of Readiness и работать с Torch-TRT, MLIR-TRT

Требования

• Магистерская степень или эквивалентный опыт в Computer Science, Electrical Engineering или смежной области
• Более 12 лет опыта в индустрии, из них минимум 8 лет в оптимизации моделей глубокого обучения, инференс-инжиниринге или компиляции нейросетей
• Понимание и ревью архитектур моделей на уровне операторов/ядер
• Более 5 лет подтверждённого опыта в embedded/edge разработке с production-решениями инференса в условиях ограниченного энергопотребления и латентности
• Знание современных DL-архитектур: transformers, варианты attention, ViT, мультимодальные/VLM фреймворки, diffusion и/или state space models
• Экспертное знание архитектуры GPU, CUDA и низкоуровневой оптимизации производительности на гетерогенных вычислениях; опыт с TensorRT, compiler IRs или аналогичными тулчейнами
• Понимание внутренностей встраиваемых ОС (QNX/Linux), управления памятью, C/C++ и системного ПО
• Опыт параллельного программирования (CUDA, OpenMP), понимание иерархий памяти, перемещения данных и загрузки вычислительных ресурсов
• Опыт прямого технического взаимодействия с внешними партнёрами и клиентами

Условия

• Базовая зарплата 224 000 – 356 500 USD в год в зависимости от локации и опыта
• Право на участие в equity-программе и бенефитах
• Заявки принимаются как минимум до 18 октября 2026 года

Навыки

• Deep Learning
• TensorRT
• CUDA
• GPU
• C
• C++
• QNX
• Linux
• OpenMP
• MLIR
• Torch-TRT
• Jetson
• DRIVE
• Transformers
• ViT
• VLM
• Diffusion models
• State space models
• MLPerf
• TVM
• XLA
• Triton
• ISO 26262
• SOTIF