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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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Senior Math Libraries Engineer - Sparse Linear Algebra

NVIDIA

Trabalho remoto

Localização
Remote (United States)
Remuneração
USD 152000-287500 per annual
Jornada
Full Time
Publicado
20 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.

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

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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.