次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

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Parallel Computing Engineer

Bright Vision Technologies

リモート勤務

勤務地
Remote (United States)
報酬
USD 130000-180000 per annual
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月8日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

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

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。