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Parallel Computing Engineer

Bright Vision Technologies

Lavoro da remoto

Località
Remote (United States)
Retribuzione
USD 130000-180000 per annual
Orario
Full Time
Pubblicato
8 ott 2026

Prima di candidarti, verifica sul sito dell’azienda che la posizione sia ancora aperta e leggi le condizioni complete.

Descrizione della posizione

L’interfaccia è in italiano. I titoli e le descrizioni delle aziende rimangono nella lingua originale di pubblicazione, che può essere l’inglese.

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

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Scegli esempi reali della tua esperienza che rispondano ai requisiti della posizione. Spiega il tuo contributo e usa numeri solo quando puoi dimostrarli. Segui le istruzioni dell’azienda e controlla i contatti, il contenuto e il PDF prima di inviare la candidatura.

Prima di inviare la candidatura

Domande sulla ricerca di lavoro

Perché alcuni annunci sono in inglese?

Le aziende scrivono i propri titoli e le proprie descrizioni. Conserviamo questi testi per non alterare requisiti o condizioni. La navigazione e questa guida sono in italiano. Se una ricerca in italiano non restituisce risultati, prova anche il ruolo o la competenza nella lingua dell’annuncio, per esempio “software engineer”.

Un lavoro da remoto permette di lavorare da qualsiasi paese?

Non necessariamente. L’azienda può limitare i paesi di residenza, richiedere un’autorizzazione al lavoro o stabilire orari precisi. Controlla l’annuncio originale. Se queste informazioni mancano, chiedi conferma all’azienda prima di presumere di poter lavorare dalla tua posizione.

Cosa posso fare se non ci sono risultati?

Prova un titolo più generale o una sola competenza e rimuovi un filtro alla volta. Le aziende usano nomi diversi per ruoli simili. Se un annuncio specifico è scomparso, cerca il suo riferimento nella pagina carriere dell’azienda: ampliare la ricerca non riapre una posizione chiusa.

La candidatura viene inviata tramite ResumizeAI?

Il pulsante per candidarti apre un sito esterno. Segui le istruzioni dell’azienda o del fornitore di selezione e conferma l’invio su quel sito. Preparare un CV in ResumizeAI non equivale a inviare una candidatura. Se il collegamento apre solo il sito aziendale, cerca prima la posizione.

Come adatto CV e lettera di presentazione?

Collega i requisiti a progetti, attività e risultati che puoi spiegare. Evidenzia l’esperienza pertinente senza inventare competenze o successi. Nella lettera, spiega il tuo interesse con un esempio concreto. Rispetta la lingua e il formato richiesti e rileggi entrambi i documenti prima dell’invio.