NVIDIA développe des technologies de calcul accéléré et d’intelligence artificielle utilisées dans les jeux vidéo, les centres de données, le cloud computing, la santé, l’industrie manufacturière, l’automobile et la robotique. Ses activités couvrent les processeurs graphiques, les plateformes d’IA, la simulation et des solutions dédiées à différents secteurs, notamment NVIDIA Omniverse pour les flux de travail collaboratifs en 3D, NVIDIA DRIVE pour le développement de véhicules autonomes et NVIDIA Clara pour les applications de santé. L’entreprise réunit de grandes équipes techniques qui travaillent sur l’infrastructure et les logiciels nécessaires au calcul avancé, à la simulation et à l’analyse fondée sur l’IA.
Responsable des relations avec les développeurs chez NVIDIA – Recherche fondamentale en IA (Télétravail, Californie)
Pilotez les échanges techniques avec des chercheurs universitaires qui font progresser les modèles fondamentaux et les systèmes d’IA. Reliez les recherches de pointe sur l’entraînement, l’inférence et le calcul évolutif aux plateformes et aux programmes développeurs de NVIDIA.
Description
- Conseillez les principaux laboratoires universitaires d’IA sur les modèles fondamentaux, les grands modèles de langage, l’IA multimodale, le raisonnement, l’entraînement, l’inférence et les systèmes d’IA.
- Identifiez les charges de travail de recherche à forte valeur ajoutée pour lesquelles les logiciels, les systèmes et le calcul accéléré de NVIDIA peuvent améliorer les performances, l’évolutivité et l’efficacité des modèles.
- Travaillez avec les chercheurs principaux, les chercheurs postdoctoraux, les étudiants diplômés et les responsables de laboratoires afin de comprendre les priorités de recherche, les obstacles techniques, les besoins en infrastructure et les possibilités de collaboration.
- Suivez les avancées de pointe en IA dans les articles de recherche, les benchmarks, les projets open source et les laboratoires universitaires afin de repérer les tendances émergentes et les opportunités liées à la plateforme.
- Collaborez avec les responsables de comptes de recherche, les architectes de solutions et les équipes Produit, Ingénierie et Développement commercial pour encourager l’adoption par les chercheurs et établir des relations durables.
- Transformez les retours du monde universitaire en contributions concrètes pour les feuilles de route produits, les initiatives développeurs, les programmes éducatifs et la stratégie de la plateforme.
- Représentez NVIDIA lors des principaux événements de recherche en IA, apprentissage automatique et systèmes grâce à du contenu technique, des ateliers, des partenariats universitaires et des programmes destinés aux laboratoires de recherche.
Exigences
- Doctorat en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, mathématiques appliquées, génie électrique ou discipline technique connexe, ou expérience de recherche équivalente.
- Au moins cinq ans d’expérience dans l’industrie technologique en ingénierie logicielle, relations avec les développeurs, partenariats techniques, architecture de solutions ou gestion de produits, dont au moins trois ans d’expérience pratique en IA.
- Connaissance avancée de l’IA fondamentale, notamment des grands modèles de langage, des modèles multimodaux, de l’IA générative, du raisonnement, du post-entraînement, de l’évaluation des modèles ou de la recherche sur les systèmes d’IA.
- Maîtrise du cycle de développement de l’IA, notamment du préentraînement, de l’ajustement fin, du post-entraînement, de l’optimisation, de l’évaluation, du déploiement et du serving des modèles.
- Expérience pratique des outils et plateformes de recherche tels que PyTorch, JAX, les frameworks d’entraînement distribué, les systèmes d’inférence, les plateformes de serving de modèles, les pipelines d’évaluation et les flux de travail accélérés par GPU.
- Compréhension technique des infrastructures d’IA évolutives, notamment de l’entraînement distribué, du parallélisme, des checkpoints, de l’optimisation de la mémoire, du traitement par lots, de l’ordonnancement, de la latence, du débit et des compromis coût-performance.
- Familiarité avec les techniques d’amélioration de l’efficacité et de la qualité des modèles, notamment la quantification, la distillation, la parcimonie, le décodage spéculatif, l’optimisation de l’attention, la génération de données synthétiques, le RLHF/RLAIF et l’optimisation des préférences.
- Capacité à discuter des défis de recherche de pointe avec les principaux laboratoires universitaires, notamment du comportement à l’échelle, de l’efficacité du calcul, de la qualité des modèles, de la conception des benchmarks, de la reproductibilité, de la fiabilité et de l’impact de la recherche.
- Crédibilité démontrée dans la recherche grâce à des publications, des travaux open source, des collaborations universitaires, un leadership technique ou des contributions directes à des systèmes d’IA avancés.
- Expérience des technologies d’IA de NVIDIA telles que CUDA, les bibliothèques CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand ou NVIDIA AI Enterprise.
- Réseau établi auprès de laboratoires d’IA de premier plan, d’universités, d’instituts de recherche, de communautés de benchmarks ou de projets majeurs d’IA open source.
- Capacité avérée à transformer des recherches avancées en IA en démonstrations, tutoriels, architectures de référence, ateliers, articles techniques ou programmes d’accompagnement des développeurs.
- Expérience de présentation lors de conférences ou d’ateliers tels que NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI ou d’événements de recherche comparables.
- Capacité à repérer les orientations de recherche émergentes et à les traduire en opportunités de collaboration, d’adoption de la plateforme et de développement de l’écosystème.
Avantages
- Participation au capital
- Avantages