Bumubuo ang NVIDIA ng mga teknolohiya para sa pinabilis na computing at artificial intelligence na ginagamit sa gaming, mga data center, cloud computing, pangangalagang pangkalusugan, pagmamanupaktura, automotive, at robotics. Saklaw ng gawain nito ang mga graphics processing unit, AI platform, simulation, at mga solusyong nakatuon sa iba’t ibang industriya, kabilang ang NVIDIA Omniverse para sa magkatuwang na 3D workflow, NVIDIA DRIVE para sa pagbuo ng mga autonomous na sasakyan, at NVIDIA Clara para sa mga aplikasyon sa pangangalagang pangkalusugan. Pinagsasama ng kumpanya ang malalaking teknikal na team na gumagawa ng imprastraktura at software na sumusuporta sa advanced computing, simulation, at AI-driven analytics.
Tagapamahala ng Ugnayan sa mga Developer ng NVIDIA – Pangunahing Pananaliksik sa AI (Remote, California)
Pangasiwaan ang teknikal na pakikipag-ugnayan sa mga akademikong mananaliksik na sumusulong sa mga foundation model at AI system. Iugnay ang makabagong pananaliksik sa training, inference, at scalable computing sa mga platform at programa para sa developer ng NVIDIA.
Paglalarawan
- Magbigay ng payo sa mga nangungunang akademikong AI laboratory tungkol sa mga foundation model, large language model, multimodal AI, pangangatwiran, training, inference, at AI system.
- Tukuyin ang mahahalagang research workload kung saan maaaring mapahusay ng software, system, at accelerated computing ng NVIDIA ang performance, scalability, at efficiency ng modelo.
- Makipagtulungan sa mga principal investigator, postdoctoral researcher, graduate student, at pinuno ng laboratoryo upang maunawaan ang mga prayoridad sa pananaliksik, teknikal na hadlang, pangangailangan sa imprastraktura, at mga pagkakataon sa kolaborasyon.
- Subaybayan ang mga makabagong pag-unlad sa AI sa mga research paper, benchmark, open-source project, at akademikong laboratoryo upang matuklasan ang mga umuusbong na trend at pagkakataon para sa platform.
- Makipagtulungan sa mga Research Account Manager, Solution Architect, at mga pangkat ng Product, Engineering, at Business Development upang hikayatin ang paggamit ng mga mananaliksik at bumuo ng pangmatagalang ugnayan.
- Gawing praktikal na input para sa product roadmap, inisyatiba para sa developer, programang pang-edukasyon, at estratehiya sa platform ang feedback mula sa akademya.
- Kinatawan ang NVIDIA sa mga nangungunang lugar ng pananaliksik sa AI, machine learning, at system sa pamamagitan ng teknikal na nilalaman, workshop, pakikipagsosyo sa unibersidad, at mga programa para sa research laboratory.
Mga Kinakailangan
- PhD sa Computer Science, artificial intelligence, machine learning, applied mathematics, electrical engineering, o kaugnay na teknikal na disiplina, o katumbas na karanasan sa pananaliksik.
- Hindi bababa sa limang taon sa industriya ng teknolohiya sa software engineering, developer relations, technical partnerships, solutions architecture, o product management, kabilang ang hindi bababa sa tatlong taon ng aktuwal na karanasan sa AI.
- Mataas na kaalaman sa foundational AI, kabilang ang large language model, multimodal model, generative AI, pangangatwiran, post-training, pagsusuri ng modelo, o pananaliksik sa AI system.
- Matibay na pag-unawa sa lifecycle ng pagbuo ng AI, kabilang ang pretraining, fine-tuning, post-training, optimization, evaluation, deployment, at model serving.
- Aktuwal na karanasan sa mga research tool at platform gaya ng PyTorch, JAX, distributed training framework, inference system, model-serving platform, evaluation pipeline, at GPU-accelerated workflow.
- Teknikal na pag-unawa sa scalable AI infrastructure, kabilang ang distributed training, parallelism, checkpointing, memory optimization, batching, scheduling, latency, throughput, at tradeoff sa gastos at performance.
- Pamilyar sa mga teknik para mapahusay ang efficiency at quality ng modelo, kabilang ang quantization, distillation, sparsity, speculative decoding, attention optimization, synthetic data generation, RLHF/RLAIF, at preference optimization.
- Kakayahang talakayin ang mga makabagong hamon sa pananaliksik kasama ang mga nangungunang akademikong laboratoryo, kabilang ang scaling behavior, compute efficiency, model quality, benchmark design, reproducibility, reliability, at research impact.
- Katibayan ng kredibilidad sa pananaliksik sa pamamagitan ng mga publikasyon, open-source na gawain, akademikong kolaborasyon, teknikal na pamumuno, o direktang kontribusyon sa mga advanced AI system.
- Karanasan sa mga teknolohiyang AI ng NVIDIA gaya ng CUDA, CUDA-X libraries, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand, o NVIDIA AI Enterprise.
- Naitatag na mga ugnayan sa mga nangungunang AI laboratory, unibersidad, research institute, benchmark community, o malalaking open-source AI project.
- Napatunayang kakayahang gawing mga demo, tutorial, reference architecture, workshop, teknikal na artikulo, o developer enablement program ang advanced AI research.
- Karanasan sa pagpepresenta sa mga conference o workshop gaya ng NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI, o katumbas na research venue.
- Kakayahang makilala ang mga umuusbong na direksiyon ng pananaliksik at isalin ang mga ito sa mga pagkakataon sa kolaborasyon, paggamit ng platform, at ecosystem.
Mga Benepisyo
- Equity
- Mga benepisyo