Znajdź kolejną szansę zawodową

Szukaj ofert według zawodu, umiejętności i lokalizacji. Sprawdź wymagania, zanim przygotujesz aplikację.

Dobre poszukiwanie pracy nie kończy się na atrakcyjnej nazwie stanowiska. Porównaj obowiązki, wymagania i warunki ze swoim doświadczeniem. Ten poradnik pomoże Ci wybrać oferty, przygotować odpowiednie dokumenty i sprawdzić, gdzie wysłać każdą aplikację.

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

Wyczyść filtry

Wyniki: 13 754

← Wróć do wyników

Senior Math Libraries Engineer - Sparse Linear Algebra

NVIDIA

Praca zdalna

Lokalizacja
Remote (United States)
Wynagrodzenie
USD 152000-287500 per annual
Godziny pracy
Full Time
Opublikowano
20 paź 2026

Przed aplikowaniem sprawdź na stronie pracodawcy, czy oferta nadal jest aktualna, i zapoznaj się z pełnymi warunkami.

Opis stanowiska

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

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

Szukaj, porównuj i przygotuj aplikację

Zacznij od zawodu lub umiejętności, którą chcesz wykorzystywać. Dopasuj filtry lokalizacji i zawodu, a następnie otwórz oferty, aby porównać obowiązki. Jeśli nie ma wyników, użyj krótszego hasła lub usuwaj po jednym filtrze.

Oddziel wymagania obowiązkowe od preferowanych. Sprawdź godziny pracy, wynagrodzenie i lokalizację, jeśli zostały podane. Praca zdalna może wymagać zamieszkania w określonym kraju, prawa do pracy lub zgodności godzin. Potwierdź aktualność oferty i pełne warunki u pracodawcy.

Wybierz prawdziwe przykłady ze swojego doświadczenia, które odpowiadają wymaganiom stanowiska. Wyjaśnij swój wkład i używaj tylko liczb, które możesz uzasadnić. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy i przed wysłaniem sprawdź dane kontaktowe, treść oraz plik PDF.

Przed wysłaniem aplikacji

Pytania dotyczące poszukiwania pracy

Dlaczego niektóre oferty są po angielsku?

Pracodawcy przygotowują własne tytuły i opisy. Zachowujemy te teksty, aby nie zmieniać wymagań ani warunków. Nawigacja i ten poradnik są po polsku. Jeśli polskie hasło nie daje wyników, spróbuj również nazwy stanowiska lub umiejętności w języku ogłoszenia, na przykład „software engineer”.

Czy praca zdalna oznacza możliwość pracy z dowolnego kraju?

Niekoniecznie. Firma może ograniczać kraje zamieszkania, wymagać pozwolenia na pracę lub określonych godzin dostępności. Sprawdź oryginalne ogłoszenie. Jeśli brakuje tych informacji, uzyskaj potwierdzenie od pracodawcy, zanim założysz, że możesz pracować ze swojej lokalizacji.

Co zrobić, gdy nie ma wyników?

Spróbuj ogólniejszej nazwy stanowiska albo jednej umiejętności i usuwaj filtry pojedynczo. Firmy różnie nazywają podobne role. Jeśli konkretna oferta zniknęła, poszukaj jej numeru na stronie kariery firmy. Poszerzenie wyszukiwania nie otwiera ponownie zakończonej rekrutacji.

Czy aplikacja jest wysyłana przez ResumizeAI?

Przycisk aplikowania otwiera zewnętrzną stronę. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy lub platformy rekrutacyjnej i tam potwierdź wysłanie. Przygotowanie CV w ResumizeAI nie oznacza złożenia aplikacji. Jeśli link prowadzi tylko do strony firmy, najpierw odszukaj właściwą ofertę.

Jak dopasować CV i list motywacyjny?

Powiąż wymagania z projektami, zadaniami i wynikami, które potrafisz wyjaśnić. Podkreśl istotne doświadczenie bez wymyślania umiejętności czy osiągnięć. W liście uzasadnij zainteresowanie konkretnym przykładem. Zachowaj wymagany język i format oraz sprawdź oba dokumenty przed wysłaniem.