Senior Distributed Systems Engineer - EDA/VLSI Platform

At Cadence, we hire and develop leaders and innovators who want to make an impact on the world of technology.   About the Role                                                                                                                  We're building a next-generation distributed transistor-level electromigration and IR drop analysis tool. Our team has strong expertise in numerical solvers and circuit simulation algorithms. We need an experienced distributed systems engineer to design the scalable data processing infrastructure for handling massive circuit designs across distributed computing resources.                                           What You'll Build                                                                                                                                                                                                                                                            Architect and develop the core distributed infrastructure for a Python-based platform orchestrating high-performance C++ solvers, focusing on:                                                                                                                                                                     Data Pipeline & I/O Management                                                                                                                                 Efficient ingestion pipelines for large-scale netlists and simulation data            High-performance I/O for multi-TB circuit databases                                             Serialization/deserialization layers bridging Python and C++ components           Streaming results from distributed solver instances                                                                                                                                                                                                Job Orchestration & Workflow                                                                                                                                         Task distribution architecture with fault-tolerant scheduling for long-running simulations                                                                                  Resource management and load balancing across compute clusters                   Monitoring and observability for distributed workflows                                           Optimization of task granularity and dependency management                                                                                                                                                                         Visualization & Analytics                                                                                                                                                      Scalable visualization for multi-dimensional TB-scale simulation results             Interactive data exploration and optimization techniques (downsampling, LOD, progressive rendering)                                                                         Required Expertise                                                                                                                                                                                                                                                            Distributed Systems                                                                                                                                                           5+ years building production distributed systems with Python                               Deep experience with Dask Distributed or similar frameworks (Spark, Ray, Celery)                                                                                            Strong grasp of distributed computing patterns, data locality, and fault tolerance                                                                                          Data Engineering                                                                                                                                                              Expertise in high-performance I/O (HDF5, Parquet, Arrow, columnar formats)     Data partitioning strategies, memory-mapped files, zero-copy techniques, streaming patterns                                                                                 Python/C++ interop (pybind11, Cython, ctypes)                                                                                                                                                                                                        Big Data Visualization                                                                                                         Experience with large-scale scientific/engineering visualization systems                                                                                                                                                           Nice to Have                                                                                                                                                                                                                                  Background in EDA, VLSI, semiconductor design, or computational engineering                                                                                                 HPC experience with job schedulers (Slurm, PBS, LSF)                                             GPU acceleration knowledge  Familiarity with modern languages, tools (Go, Plotly, Bokeh, Holoviews, Datashader)                                                                                                                 Open-source distributed computing contributions                                                                                                                                                                                                  Why Join Us