AI Computing Architect

C/C++Python System-on-Chip (SoC) Architektur Microarchitektur Performance, Power, Area (PPA)Convolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Deep Learning Hardware Implementation Hardware-Software Co-Design Architectural Performance Modelling ASIC Design Hardware Validation Embedded Programming Firmware Development CUDA GPU Programming Functional Modelling Middleware Frameworks AI Computing Architecture

Festanstellung📍 San Jose 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen AI Computing Architect für ein innovatives Technologieunternehmen im Bereich Halbleiter und KI-Computing. In dieser anspruchsvollen technischen Rolle werden Sie an der Architektur und Entwicklung von Halbleitertechnologien der nächsten Generation für künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Anwendungen mitwirken.

Als AI Computing Architect arbeiten Sie an der Schnittstelle von Hardware-Architektur, Machine Learning und Software-Engineering. Sie werden System-on-Chip (SoC) und Intellectual-Property (IP)-Architekturen für spezialisierte KI-Computing-Hardware definieren und Hardware-Beschleunigungslösungen für KI-Training und Inferenz entwickeln und optimieren.

In enger Zusammenarbeit mit interdisziplinären Engineering-Teams tragen Sie zu Architekturentscheidungen, Performance-Modellierung und Hardware-Software-Optimierung bei. Ihr Ziel ist es, sicherzustellen, dass zukünftige Computing-Plattformen hohe Anforderungen an Leistung, Energieeffizienz und Flächennutzung erfüllen.

Wir erwarten einen PhD in Elektrotechnik, Informatik oder verwandtem Fachgebiet mit mindestens drei Jahren Berufserfahrung (oder Master-Abschluss mit fünf oder mehr Jahren). Sie verfügen über starke Programmierkenntnisse in C/C++ und Python, verstehen moderne SoC-Architekturen und Microarchitektur-Prinzipien sowie Performance-, Power- und Area-Trade-offs. Erfahrung mit Deep-Learning-Algorithmen (CNNs, RNNs) und deren Hardware-Implementierung ist erforderlich.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit SoC/IP-Architektur für KI-Anwendungen, Hardware-Software-Co-Design, Performance-Modellierung, CUDA-Kernel-Entwicklung und Kenntnisse über Middleware-Frameworks. Interesse an Edge-Computing und autonomen Systemen ist willkommen.

Diese Position bietet die Gelegenheit, an technisch anspruchsvollen KI-Computing-Technologien zu arbeiten und Architekturentscheidungen zu treffen, die die Zukunft des Computing prägen.

Skills

C/C++PythonSystem-on-Chip (SoC) ArchitekturMicroarchitekturPerformance, Power, Area (PPA)Convolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Deep Learning Hardware ImplementationHardware-Software Co-DesignArchitectural Performance ModellingASIC DesignHardware ValidationAI Computing ArchitectureEmbedded Programming wünschenswertFirmware Development wünschenswertCUDA wünschenswertGPU Programming wünschenswertFunctional Modelling wünschenswertMiddleware Frameworks wünschenswert

Anforderungen

Rollenfamilie: Architektur
Berufserfahrung: mindestens 3 Jahre

Projekt

Projektart: Neuentwicklung
Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

C/C++: Programmiersprachen für systemnahe und performante Software; C++ erweitert C um objektorientierte Funktionen und wird häufig in Embedded Systems, Spieleentwicklung und Performance-kritischen Anwendungen eingesetzt.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Firmware Development: Entwicklung von Low-Level-Software, die direkt auf Hardware-Komponenten läuft und deren Funktionen steuert.
CUDA: Programmierplattform von NVIDIA zur Nutzung von Grafikkarten (GPUs) für parallele Datenverarbeitung und wissenschaftliche Berechnungen.

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Häufige Fragen zu Nexus

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Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?: Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
Welche Projektplattformen werden unterstützt?: Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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