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Senior Math Libraries Engineer - Sparse Linear Algebra

NVIDIA

Télétravail

Lieu
Remote (United States)
Rémunération
USD 152000-287500 per annual
Horaires
Full Time
Publié
20 oct. 2026

Avant de postuler, confirmez sur le site de l’entreprise que l’offre est toujours ouverte et consultez les conditions complètes.

Description du poste

L’interface est en français. Les intitulés et descriptions publiés par les entreprises restent dans leur langue d’origine, qui peut être l’anglais.

We are looking for software engineers to join our development efforts in the area of sparse linear algebra kernels for high-performance libraries such as cuSPARSE and cuDSS. Around the world, leading commercial and academic organizations are revolutionizing AI, data analytics, and scientific and engineering simulations, using data centers powered by GPUs and high-performance linear algebra libraries. Applications of these technologies include computer aided engineering (CAE), electronic design automation (EDA), quantum chemistry, autonomous vehicles, LLMs, and countless others. Did you know our team develops the GPU accelerated libraries and SDKs that help make these possible? In this role, you will work together with other developers on designing, developing, and optimizing kernels for various algorithms including basic sparse BLAS operations like matrix-vector-products and matrix-matrix-products, direct sparse solvers, iterative sparse solvers, preconditioners, and algebraic multigrid (AMG). Ideal candidates will not only have experience developing accelerated computing kernels, but also be motivated to advance the state-of-the-art in a variety of accelerated computing domains. If this sounds exciting, we would love to meet you! What you will be doing: Designing, implementing and optimizing scalable high-performance numerical sparse linear algebra software for existing and future GPU architectures Working with library engineers, QA engineers, and interns on topics ranging from sparse BLAS operations to advanced direct and iterative sparse solvers Working closely with product management and other internal and external partners to understand feature and performance requirements and contribute to the technical roadmaps of libraries Finding and realizing opportunities to improve library quality, performance and maintainability through re-architecting and establishing innovative software development practices What we need to see: PhD or MSc degree (or equivalent experience) in Computational Science and Engineering, Computer Science, Applied Mathematics, or related science or engineering field is preferred 5+ years of overall experience in developing, debugging and optimizing high-performance sparse linear algebra software using C++ and parallel programming; ideally using CUDA, MPI, OpenMP, OpenACC, pthreads, or equivalent technologies Strong fundamentals in floating point arithmetic and implementation of sparse linear algebra primitives like matrix-vector and matrix-matrix products Experience in developing , maintaining, and testing sparse linear algebra libraries Strong collaboration, communication, and documentation habits. Ways to stand out from the crowd: Good knowledge of CPU and/or GPU hardware architecture and low-level GPU performance optimization Familiarity with technologies such as multi-frontal factorizations, iterative solvers, preconditioners, and algebraic multigrid Experience with adopting and advancing software development practices such as CI/CD systems and project management tools such as JIRA Understanding of large-scale computing technologies such as PDE solvers, eigenvalue solvers and time-domain simulation methods (e.g., CFD, FEA) Working experience in a globally distributed and agile organization NVIDIA’s invention of the GPU in 1999 sparked the growth of the PC gaming market, redefined modern computer graphics, and revolutionized parallel computing for science and engineering. More recently, GPU deep learning ignited modern AI — the next era of computing — with the GPU acting as the brain of computers, robots, and self-driving cars that can perceive and understand the world. Today, we are increasingly known as “the AI computing company.” We're looking to grow our company and build our teams with the smartest people in the world! Join us at the forefront of technological advancement. NVIDIA is widely considered to be one of the technology world's most desirable employers. We have some of the most forward-thinking and talented people in the world working for us. If you're creative, autonomous and love a challenge, we want to hear from you! Your base salary will be determined based on your location, experience, and the pay of employees in similar positions. The base salary range is 152,000 USD - 218,500 USD for Level 3, and 184,000 USD - 287,500 USD for Level 4.You will also be eligible for equity and benefits. Applications for this job will be accepted at least until January 13, 2026.This posting is for an existing vacancy. NVIDIA uses AI tools in its recruiting processes. NVIDIA is committed to fostering a diverse work environment and proud to be an equal opportunity employer. As we highly value diversity in our current and future employees, we do not discriminate (including in our hiring and promotion practices) on the basis of race, religion, color, national origin, gender, gender expression, sexual orientation, age, marital status, veteran status, disability status or any other characteristic protected by law.Originally posted on Himalayas

Recherchez, comparez et préparez votre candidature

Commencez par un métier ou une compétence que vous souhaitez utiliser. Ajustez les filtres de lieu et de métier, puis ouvrez les offres pour comparer les responsabilités. Si vous ne trouvez aucun résultat, essayez un terme plus court ou retirez un filtre à la fois.

Distinguez les exigences indispensables des préférences. Vérifiez les horaires, la rémunération et le lieu lorsqu’ils sont indiqués. Un poste à distance peut imposer un pays de résidence, une autorisation de travail ou des horaires compatibles. Confirmez la disponibilité et les conditions complètes auprès de l’entreprise.

Choisissez des exemples réels de votre expérience qui répondent aux besoins du poste. Expliquez votre contribution et n’utilisez des chiffres que si vous pouvez les justifier. Suivez les consignes de l’entreprise et vérifiez vos coordonnées, le contenu et le PDF avant l’envoi.

Avant d’envoyer votre candidature

Questions sur la recherche d’emploi

Pourquoi certaines annonces sont-elles en anglais ?

Les employeurs rédigent leurs propres intitulés et descriptions. Nous conservons ces textes pour ne pas modifier les exigences ou les conditions. La navigation et ce guide sont en français. Si une recherche en français ne donne rien, essayez aussi le métier ou la compétence dans la langue de l’annonce, par exemple « software engineer ».

Un poste à distance permet-il de travailler depuis n’importe quel pays ?

Pas nécessairement. L’entreprise peut limiter les pays de résidence, exiger une autorisation de travail ou imposer des horaires. Consultez l’annonce originale. Si ces informations manquent, demandez confirmation à l’employeur avant de considérer que le poste est accessible depuis votre lieu de résidence.

Que faire si aucun résultat ne s’affiche ?

Essayez un intitulé plus général ou une seule compétence et retirez les filtres un par un. Les intitulés varient selon les entreprises. Si une annonce précise a disparu, recherchez sa référence sur la page carrières de l’entreprise ; élargir la recherche ne rouvre pas un poste fermé.

Ma candidature est-elle envoyée depuis ResumizeAI ?

Le bouton de candidature ouvre un site externe. Suivez les instructions de l’employeur ou du prestataire de recrutement et confirmez l’envoi sur ce site. Préparer un CV dans ResumizeAI ne dépose pas de candidature. Si le lien mène seulement au site de l’entreprise, recherchez d’abord le poste concerné.

Comment adapter mon CV et ma lettre de motivation ?

Reliez les exigences à des projets, missions et résultats que vous pouvez expliquer. Mettez en avant votre expérience pertinente sans inventer de compétences. Dans la lettre, expliquez votre intérêt avec un exemple concret. Respectez la langue et le format demandés, puis relisez les deux documents avant de les envoyer.