GPU Kernel Engineer – CUDA, Triton & Accelerator Performance

Anyone AI está reclutando Ingenieros de GPU Kernel con experiencia para un proyecto especializado enfocado en revisar, depurar y evaluar kernels de cómputo de alto rendimiento utilizados en cargas de trabajo de IA.

Buscamos ingenieros con experiencia práctica en la escritura y optimización de kernels en frameworks como CUDA, Triton, NKI o Pallas, con un sólido entendimiento de la corrección numérica, el rendimiento de GPU, la optimización de memoria y el benchmarking.

QUÉ HARÁS

Trabajarás en tareas de kernels de GPU y aceleradores que involucran:

• Implementación y depuración de kernels
• Optimización de CUDA y Triton
• Traducción entre frameworks de kernels
• Migración de hardware
• Fusión de operadores
• Perfilado de rendimiento y benchmarking
• Verificación de corrección numérica
• Depuración de compilación y tiempo de ejecución
• Optimización de la jerarquía de memoria
• Rendimiento de cargas de trabajo de IA a nivel de kernel

Evaluarás si las implementaciones son técnicamente correctas, eficientemente diseñadas, reproducibles y apropiadamente optimizadas para el hardware de destino.

QUÉ BUSCAMOS

• Más de 3 años de experiencia práctica en desarrollo, optimización o depuración de kernels de GPU o aceleradores.
• Sólida experiencia con al menos dos de los siguientes:
• CUDA
• Triton
• NKI / AWS Neuron
• Pallas / JAX
• Sólido entendimiento de la optimización del rendimiento de GPU.
• Experiencia con herramientas de perfilado de kernels como Nsight, NCU, análisis de roofline o perfiladores nativos del framework.
• Entendimiento de:
• Ancho de banda de memoria
• Rendimiento de cómputo
• Ocupación de GPU
• Memoria compartida
• Presión de registros
• Coalescencia de memoria
• Conflictos de banco
• Sólido entendimiento de la corrección numérica de punto flotante y los umbrales de tolerancia.
• Experiencia en la depuración de problemas de compilación y tiempo de ejecución de kernels.
• Capacidad para distinguir entre defectos de software, problemas de entorno y desafíos genuinos de optimización.

EXPERIENCIA RELEVANTE

Los candidatos deben tener experiencia con varios de los siguientes tipos de trabajo:

• Escritura de kernels a partir de especificaciones técnicas.
• Traducción de kernels entre CUDA, Triton u otros frameworks.
• Migración de kernels entre plataformas de hardware.
• Depuración de implementaciones de kernels incorrectas.
• Optimización del rendimiento de kernels.
• Fusión de múltiples operaciones en kernels optimizados.

DESEABLE (NICE TO HAVE)

• Experiencia tanto en el ecosistema de GPU NVIDIA como en el de aceleradores personalizados.
• Experiencia con AWS Trainium, TPU, JAX u otros aceleradores.
• Experiencia en ingeniería de compiladores.
• Familiaridad con MLIR, XLA o el