Senior Software Developer - Network and Collectives
פורסם 29 ביולי · 0 מועמדים
התפקיד במילים פשוטות
תפקיד מפתח תוכנה בכיר המתמקד בפיתוח ומימוש אלגוריתמים לתקשורת מבוזרת (collectives) ואופטימיזציה של ביצועי רשת עבור מאיצי AI. העבודה כוללת בניה ואופטימיזציה של שכבת התחבורה על גבי תשתיות חומרה ורשת בקנה מידה רחב.
למי זה מתאים
התפקיד מתאים למפתחי C++ בעלי ניסיון של 5 שנים ומעלה במערכות תוכנה, HPC או AI, ועם רקע בספריות תקשורת כגון NCCL או MPI. הוא פחות מתאים למי שחסר ניסיון בהנדסת ביצועים ובתקשורת מבוזרת בקנה מידה גדול.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןJob Details
Job Description:
About The Team
Network and Collectives owns the scale-out communication substrate for our AI accelerator - the NCCL equivalent for our hardware. We turn many chips into one machine: all-reduce, all-gather, reduce-scatter and point-to-point, made topology-aware and mapped onto the rack/pod interconnect.
We are measured on real fabric across a pod, not on a single card, and we pair tightly with the Tray/Rack/Pod/Cluster HW pillar and the Multi-Node Runtime team.
What You Will Do
• Design and implement collective algorithms tuned to our interconnect topology and bandwidth/latency profile.
• Build a topology-aware transport layer over the tray/rack/pod.
• Optimize end-to-end collective performance across multi-node pods; profile, find bottlenecks, and close the gap to fabric peak.
• Co-design with HW on interconnect features, and with Multi-Node Runtime on partitioning, overlap, and scheduling.
• Own correctness and numerical determinism of reductions across scale-out.
Qualifications
• 5+ years AI/Systems/HPC software in C++; strong concurrency and lock-free design.
• Hands-on with collective libraries (NCCL/MPI/etc) or scale-out communication.
• Working knowledge of the communication patterns behind tensor, pipeline, and expert parallelism, and how they map onto collectives and the underlying fabric.
• Performance engineering: profiling, bandwidth/latency tuning, roofline reasoning.
Nice-to-have
• Topology/placement algorithms; congestion control; multi-tenant fabrics.
• Large-scale distributed training/inference exposure.
• Experience with large-scale inference serving stacks (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, DeepSeek).
• RDMA/InfiniBand/RoCE, GPUDirect-style transfers, or comparable fabric experience.
Job Type
Experienced Hire
Shift
Shift 1 (Israel)
Primary Location:
Israel, Haifa
Additional Locations:
Israel, Petah-Tikva
Posting Statement
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, religious creed, sex, national origin, ancestry, age, physical or mental disability, medical condition, genetic information, military and veteran status, marital status, pregnancy, gender, gender expression, gender identity, sexual orientation, or any other characteristic protected by local law, regulation, or ordinance.
Position of Trust
N/A
Work Model for this Role
This role will be eligible for our hybrid work model which allows employees to split their time between working on-site at their assigned Intel site and off-site. * Job posting details (such as work model, location or time type) are subject to change.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- היברידי