NVIDIA desarrolla tecnologías de computación acelerada e inteligencia artificial utilizadas en videojuegos, centros de datos, computación en la nube, atención sanitaria, manufactura, automoción y robótica. Su trabajo abarca unidades de procesamiento gráfico, plataformas de IA, simulación y soluciones enfocadas en distintos sectores, como NVIDIA Omniverse para flujos de trabajo colaborativos en 3D, NVIDIA DRIVE para el desarrollo de vehículos autónomos y NVIDIA Clara para aplicaciones sanitarias. La empresa reúne grandes equipos técnicos que trabajan en la infraestructura y el software necesarios para la computación avanzada, la simulación y el análisis basado en inteligencia artificial.
Responsable de Relaciones con Desarrolladores de NVIDIA – Investigación Fundacional en IA (Remoto, California)
Lidera la interacción técnica con investigadores académicos que impulsan los modelos fundacionales y los sistemas de IA. Conecta la investigación de vanguardia en entrenamiento, inferencia y computación escalable con las plataformas y los programas para desarrolladores de NVIDIA.
Descripción
- Asesora a destacados laboratorios académicos de IA sobre modelos fundacionales, modelos de lenguaje de gran escala, IA multimodal, razonamiento, entrenamiento, inferencia y sistemas de IA.
- Identifica cargas de trabajo de investigación de alto valor en las que el software, los sistemas y la computación acelerada de NVIDIA puedan mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de los modelos.
- Trabaja con investigadores principales, investigadores posdoctorales, estudiantes de posgrado y responsables de laboratorios para comprender las prioridades de investigación, los obstáculos técnicos, las necesidades de infraestructura y las oportunidades de colaboración.
- Supervisa los avances de vanguardia en IA en artículos de investigación, benchmarks, proyectos de código abierto y laboratorios académicos para descubrir tendencias emergentes y oportunidades para la plataforma.
- Colabora con responsables de cuentas de investigación, arquitectos de soluciones y equipos de Producto, Ingeniería y Desarrollo de Negocio para fomentar la adopción por parte de los investigadores y construir relaciones duraderas.
- Convierte los comentarios académicos en aportaciones prácticas para las hojas de ruta de productos, las iniciativas para desarrolladores, los programas educativos y la estrategia de la plataforma.
- Representa a NVIDIA en los principales foros de investigación sobre IA, aprendizaje automático y sistemas mediante contenido técnico, talleres, alianzas universitarias y programas para laboratorios de investigación.
Requisitos
- Doctorado en Informática, inteligencia artificial, aprendizaje automático, matemáticas aplicadas, ingeniería eléctrica o una disciplina técnica relacionada, o experiencia de investigación equivalente.
- Al menos cinco años en la industria tecnológica en áreas como ingeniería de software, relaciones con desarrolladores, alianzas técnicas, arquitectura de soluciones o gestión de productos, incluidos al menos tres años de experiencia práctica en IA.
- Conocimientos avanzados de IA fundacional, incluidos modelos de lenguaje de gran escala, modelos multimodales, IA generativa, razonamiento, posentrenamiento, evaluación de modelos o investigación de sistemas de IA.
- Sólido dominio del ciclo de desarrollo de la IA, incluidos preentrenamiento, ajuste fino, posentrenamiento, optimización, evaluación, implementación y servicio de modelos.
- Experiencia práctica con herramientas y plataformas de investigación como PyTorch, JAX, marcos de entrenamiento distribuido, sistemas de inferencia, plataformas de servicio de modelos, pipelines de evaluación y flujos de trabajo acelerados por GPU.
- Conocimientos técnicos de infraestructura de IA escalable, incluidos entrenamiento distribuido, paralelismo, checkpoints, optimización de memoria, procesamiento por lotes, planificación, latencia, rendimiento y compromisos entre coste y rendimiento.
- Familiaridad con técnicas para mejorar la eficiencia y la calidad de los modelos, incluidas cuantización, destilación, dispersidad, decodificación especulativa, optimización de la atención, generación de datos sintéticos, RLHF/RLAIF y optimización de preferencias.
- Capacidad para debatir desafíos de investigación de vanguardia con destacados laboratorios académicos, incluidos comportamiento de escalado, eficiencia computacional, calidad de modelos, diseño de benchmarks, reproducibilidad, fiabilidad e impacto de la investigación.
- Pruebas de credibilidad investigadora mediante publicaciones, trabajos de código abierto, colaboraciones académicas, liderazgo técnico o contribuciones directas a sistemas avanzados de IA.
- Experiencia con tecnologías de IA de NVIDIA como CUDA, bibliotecas CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand o NVIDIA AI Enterprise.
- Relaciones establecidas con destacados laboratorios de IA, universidades, institutos de investigación, comunidades de benchmarks o importantes proyectos de IA de código abierto.
- Capacidad demostrada para convertir investigación avanzada en IA en demostraciones, tutoriales, arquitecturas de referencia, talleres, artículos técnicos o programas de capacitación para desarrolladores.
- Experiencia como ponente en conferencias o talleres como NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI u otros foros de investigación comparables.
- Capacidad para reconocer direcciones de investigación emergentes y convertirlas en oportunidades de colaboración, adopción de la plataforma y desarrollo del ecosistema.
Beneficios
- Participación accionaria
- Beneficios