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。
NVIDIA シニアアーキテクト：コードモデルの性能とポストトレーニング（米国・リモート）
NVIDIAのコード生成およびソフトウェアエンジニアリング向けAIモデルの性能評価とポストトレーニングを主導します。ベンチマーク、報酬戦略、拡張性の高いトレーニング基盤を開発します。
仕事内容
- コード生成、デバッグ、補完、リポジトリ推論、複数段階のソフトウェアエンジニアリングタスクにわたり、コーディングモデルを評価する枠組みを構築します。
- 教師ありファインチューニング、選好最適化、強化学習、結果またはプロセスに基づく報酬モデリングを用いたポストトレーニングパイプラインを開発・最適化します。
- ベンチマーク結果、学習の動態、失敗のパターン、モデルの振る舞いを分析し、改善の機会を特定します。
- 対象を絞った学習、報酬設計、カリキュラム開発、反復的なエラー分析を通じて、複雑なコーディングタスクの性能を向上させます。
- 学習実験、評価パイプライン、性能分析に使う、拡張性と再現性のある基盤を構築します。
- 研究者、インフラエンジニア、プロダクトチームと連携し、モデルから得た知見を本番環境の機能につなげます。
応募要件
- コンピューターサイエンスまたはAI分野の学士号、あるいは同等の実務経験。
- 関連業務の経験が12年以上あること。
- Pythonの高いプログラミングスキル。
- 大規模言語モデル、Transformerアーキテクチャ、生成モデルの学習と評価に関する深い知識。
- MDP、方策、報酬設計を含む、強化学習アルゴリズムと実装の基礎知識。
- ソフトウェアエンジニアリングの基礎、コード生成、自動テスト、プログラムの正当性に関する深い知識。
- データセットのバージョン管理、実験追跡、評価パイプラインを含むモデル開発ライフサイクルを主導した実績。
- 最先端のコーディングモデルまたはソフトウェアエンジニアリングエージェント向けモデルの学習またはポストトレーニング経験。
- 実行に基づく報酬と検証可能な報酬、報酬ハッキングの抑制、自動コード評価の経験。
- SWE-benchなどのコーディングベンチマークおよび評価環境に関する知識。
福利厚生
- 競争力のある給与。
- 充実した福利厚生パッケージ。
- 株式報酬。
- 従業員とその家族向けの福利厚生。