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La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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Parallel Computing Engineer

Bright Vision Technologies

Trabajo remoto

Ubicación
Remote (United States)
Retribución
USD 130000-180000 per annual
Jornada
Full Time
Publicado
8 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

Bright Vision Technologies is a technology consulting and software development company delivering cloud, AI, data, and enterprise solutions across the United States. This is a fantastic opportunity to join an established and well-respected organization offering tremendous career growth potential. Job Title Parallel Computing Engineer Location: 100% Remote (U.S.) Position Type: Full-time, Direct W2 Salary Range: $130,000–$180,000 Annually Experience Required:10+ Years Sponsorship: U.S. Citizens, Green Card Holders, EAD Holders, and H-1B transfer candidates are encouraged to apply. We are unable to sponsor new H-1B visa petitions for this position. Job Summary Bright Vision Technologies is seeking a highly experienced Parallel Computing Engineer with 10+ years of experience in High-Performance Computing (HPC), GPU programming, and parallel computing to optimize AI, machine learning, and scientific computing workloads. The ideal candidate will possess deep expertise in CUDA, GPU architecture, distributed computing, performance optimization, and large-scale AI infrastructure, with a proven track record of designing high-performance computing solutions for enterprise and research environments. Key Responsibilities Design, develop, and optimize high-performance CUDA kernels for AI, deep learning, and scientific computing applications. Analyze, profile, and optimize GPU workloads using NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute, CUDA Profiler, and related performance analysis tools. Optimize GPU memory management, kernel execution, multi-GPU scaling, and distributed computing performance. Design scalable distributed training and inference architectures using NCCL, MPI, CUDA-aware communication libraries, and high-performance networking technologies. Develop custom GPU operators and optimized kernels for PyTorch, JAX, Triton, TensorFlow, or similar AI frameworks. Improve training and inference performance for large language models (LLMs), deep learning, and high-performance AI workloads. Collaborate with AI researchers, ML engineers, and software architects to accelerate production AI applications. Build automated benchmarking frameworks, performance regression testing, and optimization pipelines. Evaluate emerging GPU technologies, programming models, and accelerator architectures to improve computational efficiency. Mentor engineers and provide technical leadership in GPU optimization, HPC architecture, and parallel programming best practices. Required Qualifications Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Computer Engineering, Electrical Engineering, or a related technical discipline. 10+ years of professional experience in GPU programming, High-Performance Computing (HPC), or parallel computing. Expert-level proficiency in CUDA C/C++, GPU architecture, and massively parallel programming techniques. Extensive experience with NCCL, MPI, CUDA-aware MPI, and distributed GPU communication frameworks. Strong understanding of GPU memory hierarchy, kernel optimization, occupancy tuning, and performance analysis. Hands-on experience integrating custom GPU kernels into PyTorch, TensorFlow, JAX, Triton, or other machine learning frameworks. Strong C/C++ programming skills with expertise in debugging, profiling, and performance optimization. Experience developing scalable AI or HPC solutions on cloud platforms or large GPU clusters. Excellent analytical, communication, collaboration, and technical leadership skills. Preferred Qualifications Experience with Triton, CUTLASS, TensorRT, FasterTransformer, vLLM, DeepSpeed, or similar GPU optimization frameworks. Knowledge of LLVM, MLIR, compiler optimization techniques, or code generation technologies. Experience with large-scale distributed AI training, model parallelism, pipeline parallelism, and inference optimization. Familiarity with cloud-based GPU infrastructure on AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud Platform (GCP). Contributions to open-source GPU libraries, research publications, patents, or technical presentations. Experience with emerging accelerator technologies such as AMD ROCm, Intel How to Apply Would you like to know more about this opportunity? For immediate consideration, please send your resume to or contact us at (908) 505-3545. Learn more about Bright Vision Technologies at . Bright Vision Technologies is an Equal Opportunity Employer.Equal Employment Opportunity (EEO) Statement Bright Vision Technologies (BV Teck) is committed to equal employment opportunity (EEO) for all employees and applicants without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, genetic information, disability, veteran status, or any other protected status as defined by applicable federal, state, or local laws. This commitment extends to all aspects of employment, including recruitment, hiring, training, compensation, promotion, transfer, leaves of absence, termination, layoffs, and recall. BV Teck expressly prohibits any form of workplace harassment or discrimination. Any improper interference with employees' ability to perform their job duties may result in disciplinary action up to and including termination of employment. Originally posted on Himalayas

Busca, compara y prepara tu candidatura

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Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.