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Rol IA · Oferta abierta

Senior ML Engineer — inference platform

NVIDIA

Tiempo completo
Senior
AI inference
Hybrid
2788 San Tomas Expy, Santa Clara, CA 95051, United States · Hybrid
Santa Clara, United States
$200k–$280k/year + RSUs

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 2788 San Tomas Expy, Santa Clara, CA 95051, United States · Hybrid
Compensación: $200k–$280k/year + RSUs
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: AI inference
Beneficios: RSUs, hybrid 3/2, GPU access.
Cómo aplicar: Triton, TensorRT, or CUDA optimization with latency benchmarks.
Web de la empresa: www.nvidia.com
Publicada: 15 jun 2026
Actualizada: 3 ago 2026

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

NVIDIA is hiring a Senior Senior ML Engineer — inference platform on the AI inference team (Hybrid · Santa Clara, United States). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

NVIDIA powers the AI revolution — GPUs, CUDA, TensorRT, and Triton inference from Santa Clara headquarters.

Senior ML Engineer (hybrid Santa Clara): optimize LLM serving, multi-GPU scheduling, and edge deployment for enterprise customers.

About NVIDIA

World leader in accelerated computing; Santa Clara is global HQ.
Teams partner with cloud providers and open-source communities.
Dogfood latest GPU architectures on real production workloads.

What you will do

Benchmark and tune inference stacks for transformer models.
Build tooling for quantization and speculative decoding.
Publish performance guides used by external developers.

Stack & environment

Python, CUDA, PyTorch, Triton, Kubernetes.
Hybrid Santa Clara; occasional travel to datacenter partners.

What we look for

5+ years ML systems or GPU kernel optimization.
Authorized to work in the United States.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
CUDA
Practical CUDA experience applied to LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production or rigorous pilots.
C++
Practical C++ experience applied to LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production or rigorous pilots.

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: Triton, TensorRT, or CUDA optimization with latency benchmarks.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, CUDA, C++, and Kubernetes.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Santa Clara, United States)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: $200k–$280k/year + RSUs, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en Mi cuenta, y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Triton, TensorRT, or CUDA optimization with latency benchmarks.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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