Найдите следующую карьерную возможность

Ищите вакансии по профессии, навыку и местоположению. Изучите требования, прежде чем готовить отклик.

Хороший поиск работы не заканчивается на привлекательном названии должности. Сопоставьте обязанности, требования и условия со своим опытом. Это руководство поможет выбрать подходящие возможности, подготовить документы и проверить, куда отправлять каждый отклик.

Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.

Сбросить фильтры

Результаты: 13 823

← Вернуться к результатам

Senior Math Libraries Engineer - Sparse Linear Algebra

NVIDIA

Удалённая работа

Местоположение
Remote (United States)
Вознаграждение
USD 152000-287500 per annual
График
Full Time
Опубликовано
20 окт. 2026 г.

Перед откликом проверьте на сайте работодателя, открыта ли вакансия, и ознакомьтесь с полными условиями.

Описание вакансии

Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.

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

Ищите, сравнивайте и готовьте отклик

Начните с профессии или навыка, который хотите использовать. Настройте фильтры местоположения и профессии, затем откройте вакансии и сравните обязанности. Если результатов нет, попробуйте более короткий запрос или убирайте по одному фильтру.

Отделите обязательные требования от пожеланий. Проверьте график, вознаграждение и местоположение, если они указаны. Удалённая работа тоже может требовать проживания в определённой стране, разрешения на работу или совпадения рабочих часов. Уточните актуальность вакансии и полные условия у работодателя.

Выберите реальные примеры из своего опыта, соответствующие требованиям вакансии. Объясните свой вклад и используйте только подтверждаемые цифры. Следуйте инструкциям работодателя и перед отправкой проверьте контакты, содержание и отображение PDF.

Перед отправкой отклика

Вопросы о поиске работы

Почему некоторые вакансии написаны на английском?

Работодатели сами составляют названия и описания. Мы сохраняем исходный текст, чтобы не изменить требования или условия. Навигация и это руководство доступны на русском. Если запрос на русском не даёт результатов, попробуйте название должности или навыка на языке объявления, например «software engineer».

Можно ли работать удалённо из любой страны?

Не всегда. Компания может ограничивать страны проживания, требовать разрешение на работу или доступность в определённые часы. Изучите исходное объявление. Если этих сведений нет, уточните условия у работодателя, прежде чем считать, что работа доступна из вашего местоположения.

Что делать, если поиск не даёт результатов?

Попробуйте более общее название должности или один навык и убирайте фильтры по одному. Компании по-разному называют похожие роли. Если конкретная вакансия исчезла, найдите её номер на карьерной странице компании. Расширение поиска не открывает закрытую вакансию заново.

Отправляется ли отклик через ResumizeAI?

Кнопка отклика открывает внешний сайт. Следуйте инструкциям работодателя или платформы подбора и подтвердите отправку там. Подготовка резюме в ResumizeAI сама по себе не отправляет отклик. Если ссылка ведёт только на сайт компании, сначала найдите нужную вакансию.

Как адаптировать резюме и сопроводительное письмо?

Свяжите требования с проектами, задачами и результатами, которые можете объяснить. Выделите подходящий опыт, не придумывая навыки и достижения. В письме объясните свой интерес и приведите конкретный пример. Соблюдайте запрошенные язык и формат и проверьте оба документа перед отправкой.