NVIDIA מפתחת טכנולוגיות למחשוב מואץ ולבינה מלאכותית המשמשות בתחומי הגיימינג, מרכזי נתונים, מחשוב ענן, בריאות, ייצור, רכב ורובוטיקה. פעילותה כוללת יחידות עיבוד גרפי, פלטפורמות בינה מלאכותית, סימולציה ופתרונות ייעודיים לתעשיות, ובהם NVIDIA Omniverse לתהליכי עבודה שיתופיים בתלת־ממד, NVIDIA DRIVE לפיתוח כלי רכב אוטונומיים ו-NVIDIA Clara ליישומי בריאות. החברה מאגדת צוותים טכנולוגיים גדולים העובדים על התשתיות והתוכנה התומכות במחשוב מתקדם, בסימולציה ובאנליטיקה המונעת בידי בינה מלאכותית.
מנהל קשרי מפתחים ב-NVIDIA – מחקר בינה מלאכותית בסיסית (עבודה מרחוק, קליפורניה)
הובלת מעורבות טכנית עם חוקרים אקדמיים המקדמים מודלי יסוד ומערכות בינה מלאכותית. חיבור בין מחקר חדשני באימון, הסקה ומחשוב ניתן להרחבה לבין פלטפורמות NVIDIA ותוכניות למפתחים.
ארצות הברית
קליפורניה152,000 $ – 241,500 $ / שנה
מרחוקמשרה מלאהרמת בינייםסניורשפה נדרשת: אנגליתקשרי מפתחיםתיאור
- ייעוץ למעבדות אקדמיות מובילות בתחום הבינה המלאכותית בנושאי מודלי יסוד, מודלי שפה גדולים, בינה מלאכותית רב-אופנית, היסק, אימון ומערכות בינה מלאכותית.
- איתור עומסי עבודה מחקריים בעלי ערך שבהם התוכנה, המערכות והמחשוב המואץ של NVIDIA יכולים לשפר את ביצועי המודלים, את יכולת ההתרחבות שלהם ואת היעילות שלהם.
- עבודה עם חוקרים ראשיים, חוקרים בתר-דוקטורט, סטודנטים לתארים מתקדמים ומובילי מעבדות כדי להבין סדרי עדיפויות מחקריים, חסמים טכניים, דרישות תשתית והזדמנויות לשיתוף פעולה.
- מעקב אחר התפתחויות בחזית הבינה המלאכותית באמצעות מאמרי מחקר, מדדים, פרויקטים בקוד פתוח ומעבדות אקדמיות, כדי לזהות מגמות מתפתחות והזדמנויות לפלטפורמה.
- שיתוף פעולה עם מנהלי חשבונות מחקר, ארכיטקטי פתרונות וצוותי מוצר, הנדסה ופיתוח עסקי כדי לעודד אימוץ בקרב חוקרים ולבנות קשרים ארוכי טווח.
- הפיכת משוב אקדמי לקלט מעשי עבור מפת הדרכים של המוצר, יוזמות למפתחים, תוכניות חינוכיות ואסטרטגיית הפלטפורמה.
- ייצוג NVIDIA בכנסים ובמסגרות מחקר מובילות בתחום הבינה המלאכותית, למידת המכונה והמערכות באמצעות תוכן טכני, סדנאות, שותפויות עם אוניברסיטאות ותוכניות למעבדות מחקר.
דרישות
- דוקטורט במדעי המחשב, בינה מלאכותית, למידת מכונה, מתמטיקה שימושית, הנדסת חשמל או תחום טכני קשור, או ניסיון מחקרי שווה ערך.
- לפחות חמש שנות ניסיון בתעשיית הטכנולוגיה בתחומי הנדסת תוכנה, קשרי מפתחים, שותפויות טכניות, ארכיטקטורת פתרונות או ניהול מוצר, כולל לפחות שלוש שנות ניסיון מעשי בבינה מלאכותית.
- ידע מתקדם בבינה מלאכותית בסיסית, כולל מודלי שפה גדולים, מודלים רב-אופניים, בינה מלאכותית יוצרת, היסק, אימון המשך, הערכת מודלים או מחקר במערכות בינה מלאכותית.
- הבנה מעמיקה של מחזור החיים של פיתוח בינה מלאכותית, כולל אימון מקדים, כוונון עדין, אימון המשך, אופטימיזציה, הערכה, פריסה והגשת מודלים.
- ניסיון מעשי בכלי מחקר ובפלטפורמות כגון PyTorch, JAX, מסגרות לאימון מבוזר, מערכות היסק, פלטפורמות להגשת מודלים, צינורות הערכה ותהליכי עבודה מואצים באמצעות GPU.
- הבנה טכנית של תשתיות בינה מלאכותית הניתנות להרחבה, כולל אימון מבוזר, מקביליות, נקודות ביקורת, אופטימיזציית זיכרון, אצווה, תזמון, השהיה, תפוקה ופשרות עלות-ביצועים.
- היכרות עם טכניקות לשיפור יעילות ואיכות המודלים, כולל קוונטיזציה, זיקוק, דלילות, פענוח ספקולטיבי, אופטימיזציית קשב, יצירת נתונים סינתטיים, RLHF/RLAIF ואופטימיזציית העדפות.
- יכולת לדון באתגרי מחקר בחזית התחום עם מעבדות אקדמיות מובילות, כולל התנהגות הגדלה, יעילות חישובית, איכות מודלים, תכנון מדדים, שחזוריות, אמינות והשפעת המחקר.
- הוכחות לאמינות מחקרית באמצעות פרסומים, עבודת קוד פתוח, שיתופי פעולה אקדמיים, מנהיגות טכנית או תרומות ישירות למערכות בינה מלאכותית מתקדמות.
- ניסיון בטכנולוגיות הבינה המלאכותית של NVIDIA, כגון CUDA, CUDA-X libraries, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand או NVIDIA AI Enterprise.
- קשרים מבוססים עם מעבדות בינה מלאכותית מובילות, אוניברסיטאות, מכוני מחקר, קהילות מדדים או פרויקטים גדולים של בינה מלאכותית בקוד פתוח.
- יכולת מוכחת להפוך מחקר מתקדם בבינה מלאכותית להדגמות, מדריכים, ארכיטקטורות ייחוס, סדנאות, מאמרים טכניים או תוכניות העצמה למפתחים.
- ניסיון בהצגה בכנסים או בסדנאות כגון NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI או מסגרות מחקר דומות.
- יכולת לזהות כיווני מחקר מתפתחים ולתרגם אותם להזדמנויות לשיתוף פעולה, אימוץ פלטפורמה ופיתוח אקוסיסטם.
הטבות
- מניות
- הטבות