Buscamos um(a) profissional especializado(a) em Computação Científica e High Performance Computing (HPC) para atuar na otimização e paralelização de aplicações científicas executadas em ambientes de alto desempenho.A pessoa trabalhará diretamente com códigos científicos e equipes de pesquisa, identificando gargalos, propondo estratégias de paralelização e otimizando aplicações para execução eficiente em arquiteturas multicore e GPU.RequisitosExperiência avançada com desenvolvimento em C-C++;Conhecimento avançado e experiência prática com MPI;Conhecimento avançado e experiência prática com OpenMP;Experiência com programação e otimização para GPU utilizando CUDA;Experiência com análise de desempenho e profiling de aplicações;Conhecimento de ferramentas como NVIDIA Nsight, Intel VTune, Darshan ou equivalentes;Experiência com ambiente Linux;Conhecimento de SLURM para execução e gerenciamento de workloads em clusters HPC;Experiência prática com paralelização e otimização de códigos científicos;Capacidade de analisar gargalos e propor melhorias de performance e escalabilidade.DiferenciaisExperiência com desenvolvimento em Fortran;Conhecimento de Python;Experiência com OpenACC;Experiência combinando MPI + OpenMP em aplicações híbridas;Vivência com desenvolvimento de kernels CUDA próprios e otimização de aplicações GPU;Experiência em universidades, laboratórios, centros de pesquisa ou ambientes HPC;Vivência com infraestruturas como LNCC-Santos Dumont ou ambientes equivalentes;Participação em projetos científicos envolvendo computação paralela ou GPU;Publicações, projetos acadêmicos ou técnicos relacionados a HPC;Experiência com análise de escalabilidade e benchmarking de aplicações;Disponibilidade para eventual atuação híbrida ou presencial em Campinas-SP, conforme necessidade do projeto. Atividades: Analisar, paralelizar e otimizar aplicações científicas desenvolvidas principalmente em C-C++ e Fortran;Desenvolver e aprimorar códigos paralelos utilizando MPI e OpenMP;Portar e otimizar trechos computacionalmente intensivos para GPU utilizando CUDA;Realizar profiling, benchmarking e análise de gargalos de desempenho;Avaliar utilização de CPU, memória, comunicação entre processos e aceleradores;Apoiar pesquisadores na definição de estratégias para melhorar o desempenho e a escalabilidade das aplicações;Executar e avaliar aplicações em clusters HPC;Trabalhar com submissão e acompanhamento de jobs utilizando SLURM;Comparar diferentes abordagens de paralelização e otimização;Documentar análises, resultados de performance e recomendações técnicas. Ambiente: A First Decision existe para transformar dados em conhecimento e simplificar o mundo. Trabalhamos para gerar vantagem competitiva aos nossos clientes, auxiliando na tomada de decisões mais inteligentes, estratégicas e eficientes. Benefícios: Vale AlimentaçãoPlano OdontológicoPlano de SaúdeSeguro de VidaOutros Requisitos: Ensino superior - Tecnologia da informação Observações sobre a remuneração: