Remote HPC/CUDA Engineer — Seismic Imaging & FWI

EPAM; United States; Remote; USD 120,000 - 190,000; Full time

Job summary

EPAM приглашает старшего инженера HPC/CUDA для оптимизации геонаучных приложений на современных платформах GPU. В рамках роли предстоит работа над сеизмическим моделированием и FWI, оптимизация ядра CUDA, анализ производительности и развитие распределённых мульти-GPU систем с MPI, NCCL и NVSHMEM.

Требуются сильные навыки C++ и Python, опыт профилирования, знание архитектуры NVIDIA GPU и методологий оптимизации.

Qualifications

• Сильный опыт в HPC и GPU-ускоренном ПО.
• Продвинутые знания CUDA и оптимизации производительности на GPU.
• Глубокое понимание архитектуры NVIDIA GPU, моделей выполнения и иерархии памяти.
• Опыт профилирования GPU и анализа производительности.
• Сильные навыки разработки на C++ и опыт работы с высокопроизводительными приложениями.

Responsibilities

• Разработка и оптимизация CUDA-ядр и приложений на GPU для вычислительно плотных задач.
• Анализ и повышение производительности приложений на платформах NVIDIA GPU в дата-центрах и на потребительских устройствах.
• Профилирование и устранение узких мест на уровне ядер, PTX, памяти и меж-GPU коммуникаций.
• Оптимизация задач сеизмической визуализации и FWI для повышения эффективности и масштабируемости.
• Разработка и поддержка распределённых и мульти-GPU решений с MPI, NCCL и NVSHMEM.
• Разработка компонентов научного ПО на C++ и Python, отладка сложных runtime-проблем.

Skills

HPC опыт

CUDA программирование

NVIDIA архитектура GPU

GPU профилирование

C++ разработка

Python

анализ производительности

раз Distributed multi-GPU computing

Tools

MPI

NCCL

NVSHMEM

HDF5

PTX

Job description

EPAM приглашает старшего инженера HPC/CUDA для оптимизации геонаучных приложений на современных платформах GPU. В рамках роли предстоит работа над сеизмическим моделированием и FWI, оптимизация ядра CUDA, анализ производительности и развитие распределённых мульти-GPU систем с MPI, NCCL и NVSHMEM.

Требуются сильные навыки C++ и Python, опыт профилирования, знание архитектуры NVIDIA GPU и методологий оптимизации.