Langsung ke konten utama
Kembali ke Lowongan

CUDA Engineering Expert - Remote

Optimalkan kernel GPU dengan CUDA dan C++ untuk proyek GPU

Anda akan menganalisis, memprofil, dan mengoptimalkan kernel GPU menggunakan CUDA dan alat profil. Anda akan mengidentifikasi bottleneck kinerja dan mengembangkan strategi optimasi yang terfokus. Kerja ini dilakukan dalam tim remote yang berfokus pada optimasi GPU.

Kenapa Menarik?

Proyek ini memungkinkan Anda untuk bekerja pada optimasi GPU high-performance.

Tanggung Jawab Utama

  • Menganalisis, memprofil, dan mengoptimalkan kernel GPU menggunakan CUDA dan alat profil
  • Mengidentifikasi bottleneck kinerja dan mengembangkan strategi optimasi yang terfokus
  • Merefaktor kode C++ dan CUDA untuk efisiensi dan keterpeliharaan
  • Membuat logika shader menggunakan GLSL dan WebGPU

Persyaratan

  • Paham dalam pemrograman CUDA dan optimasi kernel GPU
  • Kemampuan pengembangan C++ tingkat lanjut
  • Pengalaman praktis dengan GLSL dan WebGPU
  • Pengalaman menggunakan alat profil GPU seperti NVIDIA Nsight

Skills Wajib

cudac++gpuwebgpuprofiling
Lihat Deskripsi Asli dari Jobg8 (United States)

Deskripsi asli dari Jobg8 (United States)

Alexandria, Virginia (United States) Job Description Job DescriptionCUDA Engineering Expert Job Type: Contractor Location: Remote Job Overview We are seeking experienced CUDA Engineering Experts to support a cutting-edge GPU optimization project. You will apply your expertise in CUDA, C++, and GPU programming to analyze, optimize, and improve high-performance GPU kernels. No prior AI experience is required. Key Responsibilities Analyze, profile, and optimize GPU kernels using CUDA and profiling tools. Identify performance bottlenecks and develop targeted optimization strategies. Refactor C++ and CUDA code for efficiency and maintainability. Develop shader logic using GLSL and WebGPU . Document optimization processes, findings, and performance improvements. Contribute to GPU architecture and performance discussions. Collaborate with remote, cross-functional teams. Required Qualifications Strong expertise in CUDA programming and GPU kernel optimization . Advanced C++ development skills. Hands-on experience with GLSL and WebGPU . Experience using GPU profiling tools such as NVIDIA Nsight or similar. Strong understanding of GPU performance and architecture. Excellent analytical, problem-solving, and technical communication skills. Ability to work effectively in a remote environment. Preferred Qualifications Experience with high-performance computing or GPU-accelerated applications. Experience optimizing workloads across different GPU architectures. Background in graphics, compute shaders, or AI/ML acceleration.

Konteks Gaji

Posisi Operations serupa di LokerDollar dibayar sekitar $112.5k/yr (kisaran $2.9k–350k/yr, dari 242 listing aktif).

Perekrutan di YO AI Labs

YO AI Labs punya 5 lowongan aktif lain di LokerDollar dan telah merekrut di sini sejak 26 Agu 2026 — di kategori Operations, Engineering.

Lihat semua lowongan YO AI Labs →

Lowongan ini bersumber dari Jobg8 (United States) — profil perusahaan dan detail lengkapnya ada di halaman ini. Yang belum bisa kami pastikan otomatis: apakah tautan lamaran ini langsung terbuka. Biasanya tetap berhasil, jadi coba saja — cek lagi nanti kalau gagal terbuka.

Pemberi kerja tidak menyatakan keterbukaan lokasi — cek langsung lowongannya

Perusahaan
YO AI Labs
Tipe Lowongan
full time
Lokasi
Remote · United States
Kategori
Level
mid
DipostingNewBaru & terverifikasi
12 Sep 2026

Bagikan lowongan ini

Bantu temanmu nemu kerja remote berikutnya.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah CUDA Engineering Expert - Remote di YO AI Labs bisa dikerjakan remote?
Ya, remote secara regional (Remote). Cek syarat lokasi pada deskripsi lowongan.
Jenis pekerjaan apa CUDA Engineering Expert - Remote di YO AI Labs?
Posisi ini adalah pekerjaan full time.
Bagaimana cara melamar?
Klik tombol "Lamar" pada halaman ini untuk menuju halaman aplikasi resmi YO AI Labs.

Jelajahi lebih lanjut

Data & laporan pasar

Riset gaji & permintaan skill dari data lowongan kami sendiri.

Dari blog kami