NVIDIA

NVIDIAは、ゲーム、データセンター、クラウドコンピューティング、ヘルスケア、製造、自動車、ロボティクスなど幅広い分野で活用されるアクセラレーテッドコンピューティングと人工知能の技術を開発しています。グラフィックスプロセッシングユニット、AIプラットフォーム、シミュレーション、業界向けソリューションなどを手がけており、協働型3Dワークフロー向けのNVIDIA Omniverse、自動運転車両開発向けのNVIDIA DRIVE、ヘルスケア向けのNVIDIA Claraなどを展開しています。同社には、先進的なコンピューティング、シミュレーション、AIを活用した分析を支えるインフラストラクチャとソフトウェアに取り組む大規模な技術チームがあります。

企業の求人

NVIDIA デベロッパーリレーションズマネージャー—基盤AI研究（カリフォルニア州・リモート）

基盤モデルやAIシステムを発展させる学術研究者との技術的な連携を主導します。トレーニング、推論、スケーラブルコンピューティングの最先端研究を、NVIDIAのプラットフォームや開発者向けプログラムにつなげます。

1 週間前

アメリカ合衆国

カリフォルニア州

$152,000 – $241,500 / 年

リモートフルタイムミドルレベルシニア必須言語：英語開発者リレーションズ

PyTorch

仕事内容

基盤モデル、大規模言語モデル、マルチモーダルAI、推論、トレーニング、推論処理、AIシステムについて、主要な学術AI研究室に助言します。
NVIDIAのソフトウェア、システム、アクセラレーテッドコンピューティングによってモデルの性能、スケーラビリティ、効率を向上できる価値の高い研究ワークロードを見つけます。
主任研究者、博士研究員、大学院生、研究室リーダーと協力し、研究の優先事項、技術的課題、インフラ要件、連携機会を把握します。
研究論文、ベンチマーク、オープンソースプロジェクト、学術研究室における最先端AIの動向を追跡し、新たなトレンドとプラットフォーム機会を見いだします。
リサーチアカウントマネージャー、ソリューションアーキテクト、製品、エンジニアリング、事業開発の各チームと連携し、研究者による採用を促進して長期的な関係を築きます。
学術界からのフィードバックを、製品ロードマップ、開発者向け施策、教育プログラム、プラットフォーム戦略に活用できる実践的な情報へ変換します。
技術コンテンツ、ワークショップ、大学との連携、研究室向けプログラムを通じて、主要なAI、機械学習、システム研究の場でNVIDIAを代表します。

応募要件

コンピューターサイエンス、人工知能、機械学習、応用数学、電気工学、または関連する技術分野の博士号、もしくは同等の研究経験。
ソフトウェアエンジニアリング、デベロッパーリレーションズ、技術パートナーシップ、ソリューションアーキテクチャ、プロダクトマネジメントのいずれかを含むテクノロジー業界で少なくとも5年の経験。そのうち少なくとも3年はAIの実務経験。
大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AI、推論、ポストトレーニング、モデル評価、AIシステム研究など、基盤AIに関する高度な知識。
事前学習、ファインチューニング、ポストトレーニング、最適化、評価、デプロイ、モデルサービングを含むAI開発ライフサイクルへの深い理解。
PyTorch、JAX、分散トレーニングフレームワーク、推論システム、モデルサービングプラットフォーム、評価パイプライン、GPUアクセラレーションワークフローなどの研究ツールとプラットフォームの実務経験。
分散トレーニング、並列化、チェックポイント、メモリ最適化、バッチ処理、スケジューリング、レイテンシ、スループット、コストと性能のトレードオフを含む、スケーラブルなAIインフラストラクチャへの技術的理解。
量子化、蒸留、スパース化、投機的デコーディング、アテンション最適化、合成データ生成、RLHF/RLAIF、選好最適化など、モデルの効率と品質を高める手法への精通。
スケーリング挙動、計算効率、モデル品質、ベンチマーク設計、再現性、信頼性、研究インパクトなど、最先端研究の課題について主要な学術研究室と議論できる能力。
論文、オープンソース活動、学術連携、技術リーダーシップ、先進AIシステムへの直接的な貢献などを通じた研究上の信頼性。
CUDA、CUDA-Xライブラリ、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、NIM、NeMo、Megatron、Transformer Engine、NCCL、DGX、NVLink、InfiniBand、NVIDIA AI EnterpriseなどのNVIDIA AI技術の経験。
主要なAI研究室、大学、研究機関、ベンチマークコミュニティ、または大規模なオープンソースAIプロジェクトとの確立されたつながり。
先進的なAI研究をデモ、チュートリアル、リファレンスアーキテクチャ、ワークショップ、技術記事、開発者向けイネーブルメントプログラムに変換した実績。
NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、AAAI、または同等の研究イベントでの発表経験。
新たな研究分野を見極め、連携、プラットフォーム採用、エコシステムの機会へとつなげる能力。