- Страна
- США
- Зарплата
- 100 000 $ – 500 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Software Engineer, TT-Fabric
Исключительная возможность работать в одной из самых инновационных компаний в сфере AI-железа под руководством легенд индустрии. Высокий потенциал компенсации и работа над технологиями, определяющими будущее вычислений.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в системном программировании (C/C++), понимании архитектуры RISC-V и опыта работы с низкоуровневыми сетевыми протоколами. Работа над распределенными системами такого масштаба требует исключительных навыков оптимизации производительности.
Анализ зарплаты
Указанный в вакансии диапазон ($100k - $500k) очень широк, так как охватывает все уровни квалификации. Нижняя граница соответствует рыночному уровню для Junior/Middle в США, в то время как верхняя граница ($500k) значительно превышает средние показатели по рынку и характерна для позиций уровня Principal или Staff Engineer в топовых технологических компаниях.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Software Engineer position for TT-Fabric at Tenstorrent. With a deep background in C++ and low-level systems programming, I have always been passionate about optimizing hardware-software interactions and squeezing every nanosecond of performance out of distributed systems. The challenge of building a high-performance nervous system for RISC-V and AI processors is exactly the kind of complex problem I thrive on solving.
In my previous experience, I have worked extensively with bare-metal environments and performance tuning, which aligns perfectly with your need for architecting scalable communication systems. I am particularly drawn to Tenstorrent's first-principles approach to challenging industry conventions in AI compute clusters. I am eager to bring my expertise in synchronization strategies and interconnect optimization to help define the long-term architecture of your distributed systems stack.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в tenstorrent уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Tenstorrent и создавайте сетевую архитектуру для суперкомпьютеров будущего уже сегодня!
Описание вакансии
Tenstorrent is leading the industry on cutting-edge AI technology, revolutionizing performance expectations, ease of use, and cost efficiency. With AI redefining the computing paradigm, solutions must evolve to unify innovations in software models, compilers, platforms, networking, and semiconductors. Our diverse team of technologists have developed a high performance RISC-V CPU from scratch, and share a passion for AI and a deep desire to build the best AI platform possible. We value collaboration, curiosity, and a commitment to solving hard problems. We are growing our team and looking for contributors of all seniorities.
Tenstorrent is building the world’s fastest, most efficient AI compute clusters. TT-Fabric is the high-performance nervous system of this platform: the low-level networking layer that lets thousands of RISC-V and AI processors snap together into a single, massively parallel distributed supercomputer. If you love squeezing nanoseconds out of hot paths, designing protocols that move data at absurd scale, and turning messy hardware constraints into elegant distributed systems, this is an opportunity to shape the fabric that future AI models will run on
This role is hybrid based out of Santa Clara, CA; Austin, TX; or Toronto, ON.
We welcome candidates at various experience levels for this role. During the interview process, candidates will be assessed for the appropriate level, and offers will align with that level, which may differ from the one in this posting.
Who We Are
- Strong systems engineer with deep C or C++ experience and comfort working in low-level or bare-metal environments.
- Passionate about hardware-software interaction, performance tuning, and eliminating inefficiencies at the protocol level.
- Curious about networking, synchronization, and communication across large clusters.
- Comfortable reasoning from first principles and challenging industry conventions.
- Motivated by building infrastructure that directly impacts large-scale AI training and inference performance.
What We Need
- Architect, implement, and maintain TT-Fabric, our low-level networking library powering distributed inference and training.
- Design scalable communication systems capable of coordinating thousands of AI processors efficiently and reliably.
- Optimize protocols, synchronization strategies, and data movement to extract maximum hardware performance.
- Integrate TT-Fabric APIs into the broader programming model in collaboration with AI and hardware teams.
- Help define the long-term architecture of Tenstorrent’s distributed systems stack.
What You Will Learn
- How large-scale AI clusters are architected from the networking layer up.
- The performance characteristics of custom AI hardware and RISC-V processors at scale.
- Advanced synchronization, collective communication, and interconnect optimization techniques.
- How distributed systems design decisions directly influence model throughput and training efficiency.
- How hardware and networking software co-evolve in next-generation AI infrastructure.
Compensation for all engineers at Tenstorrent ranges from $100k - $500k including base and variable compensation targets. Experience, skills, education, background and location all impact the actual offer made.
Tenstorrent offers a highly competitive compensation package and benefits, and we are an equal opportunity employer.
This offer of employment is contingent upon the applicant being eligible to access U.S. export-controlled technology. Due to U.S. export laws, including those codified in the U.S. Export Administration Regulations (EAR), the Company is required to ensure compliance with these laws when transferring technology to nationals of certain countries (such as EAR Country Groups D:1, E1, and E2). These requirements apply to persons located in the U.S. and all countries outside the U.S. As the position offered will have direct and/or indirect access to information, systems, or technologies subject to these laws, the offer may be contingent upon your citizenship/permanent residency status or ability to obtain prior license approval from the U.S. Commerce Department or applicable federal agency. If employment is not possible due to U.S. export laws, any offer of employment will be rescinded.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- Distributed Systems
- Performance Tuning
- Computer Architecture
- Networking Protocols
- Parallel Computing
- RISC-V
- Low-level programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики низкоуровневой разработки, критически важной для TT-Fabric.
Расскажите о вашем опыте работы в bare-metal окружениях и о том, как вы подходите к отладке без стандартных библиотек ОС?
Вакансия напрямую связана с созданием сетевого слоя для тысяч процессоров.
Какие стратегии синхронизации вы бы использовали для минимизации задержек в распределенной системе из тысяч узлов?
Для Tenstorrent критически важна производительность на наносекундном уровне.
Опишите ваш процесс профилирования и оптимизации 'hot path' в C++ коде. Какие инструменты и метрики вы используете?
TT-Fabric — это сетевой слой; понимание топологий необходимо для масштабирования.
Каковы преимущества и недостатки различных топологий межсоединений (например, Torus, Fat-Tree) для обучения больших языковых моделей?
Проверка умения работать на стыке софта и железа.
Как бы вы спроектировали протокол передачи данных, чтобы максимально эффективно использовать пропускную способность кастомного AI-ускорителя?
Похожие вакансии
Senior Python разработчик на проект Банка топ3
Middle PHP разработчик
Golang Developer
Python Developer (Lead)
Python разработчик (Senior)
Senior/middle Python Developer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США
- Зарплата
- 100 000 $ – 500 000 $