NVIDIA razvija tehnologije ubrzanog računalstva i umjetne inteligencije koje se koriste u igrama, podatkovnim centrima, računalstvu u oblaku, zdravstvu, proizvodnji, automobilskoj industriji i robotici. Njezin rad obuhvaća grafičke procesorske jedinice, platforme umjetne inteligencije, simulacije i rješenja usmjerena na pojedine industrije, uključujući NVIDIA Omniverse za suradničke 3D radne procese, NVIDIA DRIVE za razvoj autonomnih vozila i NVIDIA Clara za zdravstvene aplikacije. Tvrtka okuplja velike tehničke timove koji rade na infrastrukturi i softveru za napredno računalstvo, simulacije i analitiku pokretanu umjetnom inteligencijom.
Voditelj odnosa s developerima NVIDIA – temeljno istraživanje umjetne inteligencije (rad na daljinu, Kalifornija)
Vodit će tehničku suradnju s akademskim istraživačima koji unapređuju temeljne modele i sustave umjetne inteligencije. Povezat će vrhunska istraživanja treniranja, zaključivanja i skalabilnog računalstva s platformama NVIDIA i programima za developere.
Opis
- Savjetovati vodeće akademske AI laboratorije o temeljnim modelima, velikim jezičnim modelima, multimodalnoj umjetnoj inteligenciji, zaključivanju, treniranju, inferenciji i AI sustavima.
- Pronalaženje istraživačkih radnih opterećenja visoke vrijednosti u kojima NVIDIA softver, sustavi i ubrzano računalstvo mogu poboljšati performanse, skalabilnost i učinkovitost modela.
- Surađivati s glavnim istraživačima, postdoktorandima, poslijediplomskim studentima i voditeljima laboratorija kako bi se razumjeli istraživački prioriteti, tehničke prepreke, infrastrukturni zahtjevi i mogućnosti suradnje.
- Pratiti najnovija dostignuća u umjetnoj inteligenciji kroz istraživačke radove, benchmarke, projekte otvorenog koda i akademske laboratorije kako bi se otkrili novi trendovi i prilike za platformu.
- Surađivati s voditeljima istraživačkih korisničkih računa, arhitektima rješenja te timovima za proizvode, inženjerstvo i poslovni razvoj radi poticanja prihvaćanja među istraživačima i izgradnje trajnih odnosa.
- Pretvarati akademske povratne informacije u praktične smjernice za planove razvoja proizvoda, inicijative za developere, obrazovne programe i strategiju platforme.
- Predstavljati NVIDIA-u na vodećim skupovima posvećenima istraživanju umjetne inteligencije, strojnog učenja i sustava kroz tehnički sadržaj, radionice, partnerstva sa sveučilištima i programe za istraživačke laboratorije.
Zahtjevi
- Doktorat iz računalnih znanosti, umjetne inteligencije, strojnog učenja, primijenjene matematike, elektrotehnike ili srodne tehničke discipline, ili ekvivalentno istraživačko iskustvo.
- Najmanje pet godina iskustva u tehnološkoj industriji u softverskom inženjerstvu, odnosima s developerima, tehničkim partnerstvima, arhitekturi rješenja ili upravljanju proizvodima, uključujući najmanje tri godine praktičnog iskustva s umjetnom inteligencijom.
- Napredno znanje temeljne umjetne inteligencije, uključujući velike jezične modele, multimodalne modele, generativnu umjetnu inteligenciju, zaključivanje, naknadno treniranje, evaluaciju modela ili istraživanje AI sustava.
- Dobro razumijevanje životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije, uključujući predtreniranje, fino ugađanje, naknadno treniranje, optimizaciju, evaluaciju, implementaciju i posluživanje modela.
- Praktično iskustvo s istraživačkim alatima i platformama kao što su PyTorch, JAX, okviri za distribuirano treniranje, inferencijski sustavi, platforme za posluživanje modela, evaluacijski procesi i radni procesi ubrzani GPU-om.
- Tehničko razumijevanje skalabilne AI infrastrukture, uključujući distribuirano treniranje, paralelizam, kontrolne točke, optimizaciju memorije, grupiranje, raspoređivanje, latenciju, propusnost i odnos troška i performansi.
- Poznavanje tehnika za poboljšanje učinkovitosti i kvalitete modela, uključujući kvantizaciju, destilaciju, rijetkost, spekulativno dekodiranje, optimizaciju pažnje, generiranje sintetičkih podataka, RLHF/RLAIF i optimizaciju preferencija.
- Sposobnost raspravljanja o izazovima vrhunskih istraživanja umjetne inteligencije s vodećim akademskim laboratorijima, uključujući ponašanje pri skaliranju, računalnu učinkovitost, kvalitetu modela, dizajn benchmarka, reproducibilnost, pouzdanost i utjecaj istraživanja.
- Dokazana istraživačka vjerodostojnost kroz publikacije, rad otvorenog koda, akademske suradnje, tehničko vodstvo ili izravne doprinose naprednim AI sustavima.
- Iskustvo s NVIDIA AI tehnologijama kao što su CUDA, CUDA-X biblioteke, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand ili NVIDIA AI Enterprise.
- Uspostavljene veze s vodećim AI laboratorijima, sveučilištima, istraživačkim institutima, zajednicama za benchmarke ili velikim open-source AI projektima.
- Dokazana sposobnost pretvaranja naprednih AI istraživanja u demonstracije, vodiče, referentne arhitekture, radionice, tehničke članke ili programe za osnaživanje developera.
- Iskustvo predstavljanja na konferencijama ili radionicama kao što su NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI ili usporedivim istraživačkim skupovima.
- Sposobnost prepoznavanja novih istraživačkih smjerova i njihova pretvaranja u prilike za suradnju, prihvaćanje platforme i razvoj ekosustava.
Pogodnosti
- Vlasnički udio
- Pogodnosti