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A interface está em português. Os títulos e as descrições publicados pelas empresas permanecem no idioma original, que pode ser inglês.

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Parallel Computing Engineer

Bright Vision Technologies

Trabalho remoto

Localização
Remote (United States)
Remuneração
USD 130000-180000 per annual
Jornada
Full Time
Publicado
8 de out. de 2026

Antes de se candidatar, confirme no site da empresa se a vaga continua aberta e confira as condições completas.

Descrição da vaga

A interface está em português. Os títulos e as descrições publicados pelas empresas permanecem no idioma original, que pode ser inglês.

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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Separe os requisitos obrigatórios das preferências. Confira a jornada, a remuneração e a localização quando informadas. Uma vaga remota ainda pode exigir residência em um país, autorização de trabalho ou compatibilidade de horários. Confirme a disponibilidade e as condições completas com a empresa.

Escolha exemplos reais da sua experiência que atendam aos requisitos da vaga. Explique sua contribuição e use números apenas quando puder comprová-los. Siga as instruções da empresa e revise os contatos, o conteúdo e o PDF antes de enviar a candidatura.

Antes de enviar sua candidatura

Perguntas sobre a busca de emprego

Por que algumas vagas estão em inglês?

As empresas publicam seus próprios títulos e descrições. Mantemos esses textos para não alterar requisitos ou condições. A navegação e este guia estão em português. Se uma busca em português não encontrar vagas, tente também o cargo ou a competência no idioma do anúncio, como “software engineer”.

Uma vaga remota permite trabalhar de qualquer país?

Não necessariamente. A empresa pode restringir os países de residência, exigir autorização de trabalho ou definir horários. Confira esses detalhes no anúncio original. Se não estiverem informados, confirme com a empresa antes de presumir que pode trabalhar a partir da sua localização.

O que fazer quando não há resultados?

Tente um cargo mais geral ou uma única competência e remova um filtro de cada vez. As empresas usam títulos diferentes para funções semelhantes. Se uma vaga específica desapareceu, procure sua referência na página de carreiras da empresa; ampliar os filtros não reabre uma vaga encerrada.

A candidatura é enviada pelo ResumizeAI?

O botão de candidatura abre um destino externo. Siga as instruções da empresa ou da plataforma de recrutamento e confirme o envio nesse site. Preparar um currículo no ResumizeAI não envia uma candidatura. Se o link abrir apenas o site da empresa, procure a vaga antes de continuar.

Como adaptar o currículo e a carta de apresentação?

Relacione os requisitos com projetos, tarefas e resultados que você possa explicar. Destaque a experiência relevante sem inventar competências ou realizações. Na carta, explique seu interesse e apresente um exemplo concreto. Respeite o idioma e o formato solicitados e revise os dois documentos antes do envio.