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Systemingenieur / Systemingenieurin
- Arbeitszeit
- Nicht angegeben
- Erfahrung
- Erforderlich sind Erfahrung in GPU-Programmierung oder systemnaher Softwareentwicklung sowie praktische Erfahrung mit Profiling und Debugging auf CPUs und GPUs.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle unterstützt eine skalierbare Inferenzplattform für Text-, Bild-, Audio- und multimodale Modelle in einer Cloud mit Zehntausenden GPUs. Sie optimiert systemnahe Komponenten, integriert Hardwarearchitekturen und verbessert gemeinsam mit ML- und Backend-Teams die durchgängige Ausführung.
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwickelt und optimiert systemnahe Kernel und Laufzeitkomponenten für KI-Inferenz.
- Sie verbessert die Leistung von Inferenz-Engines auf GPU-Plattformen.
- Sie untersucht Leistungsprobleme auf System- und Hardwareebene durch Profiling und Debugging.
- Sie integriert die Unterstützung neuer Hardwarearchitekturen wie Hopper, Blackwell und Rubin.
- Sie arbeitet mit ML- und Backend-Teams zusammen, um die durchgängige Ausführung zu optimieren.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Erforderlich sind fundierte C++-Kenntnisse oder Expertise in GPU-Programmierung mit Schwerpunkt auf systemnaher Hochleistungsprogrammierung und Speicherverwaltung.
- Erforderlich ist Erfahrung in GPU-Programmierung oder systemnaher Softwareentwicklung, beispielsweise mit Betriebssysteminternas, Kernelmodulen oder Gerätetreibern.
- Erforderlich sind praktische Erfahrung mit Profiling- und Debugging-Werkzeugen zur Ermittlung von Leistungsproblemen sowohl auf CPUs als auch auf GPUs sowie die Fähigkeit, Code anhand dieser Erkenntnisse zu optimieren.
- Erforderlich ist ein solides Verständnis von CPU-/GPU-Architekturen und Speicherhierarchien.
- Bewerbende müssen im Land ihrer Bewerbung arbeitsberechtigt sein und diese Berechtigung als Voraussetzung für die Einstellung nachweisen.
Von Vorteil
- Bevorzugt wird Erfahrung mit GPU-Programmierung unter Verwendung von CUDA, ROCm, CUTLASS, Cute, ThunderKittens, Triton, Pallas und Mosaic GPU.
- Vertrautheit mit ML-Inferenzlaufzeiten wie TensorRT und TVM ist erwünscht.
- Kenntnisse von Linux-Internas, Treibern oder Compiler-Werkzeugketten sind erwünscht.
- Erfahrung mit Werkzeugen wie perf, VTune, Nsight oder ROCm profiler ist erwünscht.
- Vertrautheit mit verbreiteten Inferenz-Engines wie vLLM, sglang und TGI ist erwünscht.
Das wird angeboten
- Geboten werden eine wettbewerbsfähige Vergütung sowie Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung und zum Lernen.
- Die Tätigkeit bietet Flexibilität, Eigenverantwortung und eine kooperative, innovationsorientierte Arbeitskultur.
- Die Arbeit an KI-Projekten erfolgt in einem internationalen Umfeld mit qualifizierten Teams.
So läuft die Bewerbung
- Zum Auswahlverfahren gehören Coding-Interviews.
- Eine Einstellung setzt den Nachweis der Arbeitsberechtigung im jeweiligen Bewerbungsland voraus.
- Bei Bedarf sind Anpassungen im Bewerbungsverfahren vorgesehen.
Veröffentlicht: 13.01.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.