NVIDIA ойындарда, деректер орталықтарында, бұлтты есептеулерде, денсаулық сақтауда, өндірісте, автомобиль өнеркәсібінде және робот техникасында қолданылатын жеделдетілген есептеу мен жасанды интеллект технологияларын әзірлейді. Компанияның жұмысы графикалық процессорларды, жасанды интеллект платформаларын, модельдеуді және салаларға арналған шешімдерді қамтиды. Олардың қатарында бірлескен 3D жұмыс процестеріне арналған NVIDIA Omniverse, автономды көліктерді әзірлеуге арналған NVIDIA DRIVE және денсаулық сақтау саласындағы қолданбаларға арналған NVIDIA Clara бар. Компания озық есептеулерді, модельдеуді және жасанды интеллект негізіндегі талдауды қолдайтын инфрақұрылым мен бағдарламалық жасақтамада жұмыс істейтін ірі техникалық командаларды біріктіреді.
NVIDIA Әзірлеушілермен байланыс жөніндегі менеджер – іргелі AI зерттеулері (Қашықтан, Калифорния)
Іргелі модельдер мен AI жүйелерін дамытып жатқан академиялық зерттеушілермен техникалық өзара іс-қимылға жетекшілік етіңіз. Оқыту, инференс және ауқымды есептеу салаларындағы озық зерттеулерді NVIDIA платформалары мен әзірлеушілер бағдарламаларымен байланыстырыңыз.
Сипаттама
- Жетекші академиялық AI зертханаларына іргелі модельдер, үлкен тілдік модельдер, мультимодальды AI, пайымдау, оқыту, инференс және AI жүйелері бойынша кеңес беріңіз.
- NVIDIA бағдарламалық жасақтамасы, жүйелері және жеделдетілген есептеулері модель өнімділігін, масштабталуын және тиімділігін арттыра алатын құнды зерттеу жүктемелерін анықтаңыз.
- Зерттеу басымдықтарын, техникалық кедергілерді, инфрақұрылым талаптарын және ынтымақтастық мүмкіндіктерін түсіну үшін негізгі зерттеушілермен, постдокторанттармен, магистратура және докторантура студенттерімен, зертхана жетекшілерімен жұмыс істеңіз.
- Жаңа үрдістер мен платформа мүмкіндіктерін анықтау үшін зерттеу мақалаларындағы, бенчмарктердегі, ашық бастапқы жобалардағы және академиялық зертханалардағы AI саласының озық дамуын бақылаңыз.
- Зерттеушілердің технологияны қабылдауын ынталандыру және ұзақ мерзімді байланыстар құру үшін Research Account Manager, шешім сәулетшілері, өнім, инженерия және бизнесті дамыту командаларымен ынтымақтасыңыз.
- Академиялық кері байланысты өнім жол карталарына, әзірлеушілер бастамаларына, білім беру бағдарламаларына және платформа стратегиясына арналған практикалық ұсыныстарға айналдырыңыз.
- Техникалық контент, семинарлар, университет серіктестіктері және зерттеу зертханаларына арналған бағдарламалар арқылы NVIDIA атынан жетекші AI, машиналық оқыту және жүйелерді зерттеу алаңдарында өкілдік етіңіз.
Талаптар
- Компьютерлік ғылымдар, жасанды интеллект, машиналық оқыту, қолданбалы математика, электр инженериясы немесе байланысты техникалық сала бойынша PhD дәрежесі не оған тең зерттеу тәжірибесі.
- Бағдарламалық инженерия, әзірлеушілермен байланыс, техникалық серіктестік, шешімдер сәулеті немесе өнімді басқару салаларында технология индустриясында кемінде бес жыл тәжірибе, оның ішінде AI бойынша кемінде үш жыл практикалық тәжірибе.
- Үлкен тілдік модельдер, мультимодальды модельдер, генеративті AI, пайымдау, модельден кейінгі оқыту, модельді бағалау немесе AI жүйелерін зерттеу сияқты іргелі AI бағыттары бойынша терең білім.
- Алдын ала оқыту, дәл баптау, модельден кейінгі оқыту, оңтайландыру, бағалау, орналастыру және модельді ұсынуды қамтитын AI әзірлеу өмірлік циклі туралы мықты түсінік.
- PyTorch, JAX, үлестірілген оқыту фреймворктері, инференс жүйелері, модельді ұсыну платформалары, бағалау конвейерлері және GPU жеделдетілген жұмыс процестері сияқты зерттеу құралдары мен платформаларында практикалық тәжірибе.
- Үлестірілген оқыту, параллелизм, чекпойнттар, жадты оңтайландыру, пакеттік өңдеу, жоспарлау, кідіріс, өткізу қабілеті және шығын-өнімділік теңгерімдерін қамтитын масштабталатын AI инфрақұрылымын техникалық түсіну.
- Квантизация, дистилляция, сиректік, спекулятивті декодтау, назар механизмін оңтайландыру, синтетикалық деректерді генерациялау, RLHF/RLAIF және артықшылықтарды оңтайландыру сияқты модель тиімділігі мен сапасын арттыру әдістерімен таныстық.
- Масштабтау сипаты, есептеу тиімділігі, модель сапасы, бенчмарк дизайны, қайталанымдылық, сенімділік және зерттеу әсері сияқты озық зерттеу мәселелерін жетекші академиялық зертханалармен талқылай алу.
- Жарияланымдар, ашық бастапқы жұмыстар, академиялық ынтымақтастық, техникалық көшбасшылық немесе озық AI жүйелеріне тікелей үлес арқылы зерттеу беделін дәлелдеу.
- CUDA, CUDA-X кітапханалары, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand немесе NVIDIA AI Enterprise сияқты NVIDIA AI технологияларымен тәжірибе.
- Жетекші AI зертханаларымен, университеттермен, зерттеу институттарымен, бенчмарк қауымдастықтарымен немесе ірі ашық бастапқы AI жобаларымен қалыптасқан байланыстар.
- Озық AI зерттеулерін демонстрацияларға, оқулықтарға, анықтамалық архитектураларға, семинарларға, техникалық мақалаларға немесе әзірлеушілерді қолдау бағдарламаларына айналдыра білу.
- NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI немесе салыстырмалы зерттеу алаңдары сияқты конференциялар мен семинарларда баяндама жасау тәжірибесі.
- Жаңа зерттеу бағыттарын танып, оларды ынтымақтастық, платформаны қабылдау және экожүйе мүмкіндіктеріне айналдыра білу.
Артықшылықтар
- Акциялар
- Артықшылықтар