NVIDIA는 게임, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅, 헬스케어, 제조, 자동차, 로보틱스 등 다양한 분야에서 활용되는 가속 컴퓨팅 및 인공지능 기술을 개발합니다. 그래픽 처리 장치, AI 플랫폼, 시뮬레이션, 산업별 솔루션을 아우르며, 협업형 3D 워크플로를 위한 NVIDIA Omniverse, 자율주행 차량 개발을 위한 NVIDIA DRIVE, 헬스케어 애플리케이션을 위한 NVIDIA Clara 등을 제공합니다. NVIDIA는 첨단 컴퓨팅, 시뮬레이션, AI 기반 분석을 지원하는 인프라와 소프트웨어를 개발하는 대규모 기술 팀을 운영합니다.
NVIDIA 개발자 관계 관리자—기초 AI 연구(캘리포니아 원격 근무)
기초 모델과 AI 시스템을 발전시키는 학술 연구자와의 기술 협력을 주도합니다. 학습, 추론, 확장 가능한 컴퓨팅 분야의 최첨단 연구를 NVIDIA 플랫폼 및 개발자 프로그램과 연결합니다.
설명
- 기초 모델, 대규모 언어 모델, 멀티모달 AI, 추론, 학습, 추론 처리, AI 시스템에 대해 주요 학술 AI 연구소에 자문합니다.
- NVIDIA 소프트웨어, 시스템 및 가속 컴퓨팅으로 모델 성능, 확장성, 효율성을 개선할 수 있는 가치 높은 연구 워크로드를 발굴합니다.
- 수석 연구자, 박사후 연구원, 대학원생 및 연구소 리더와 협력하여 연구 우선순위, 기술적 장애물, 인프라 요구사항 및 협업 기회를 파악합니다.
- 연구 논문, 벤치마크, 오픈 소스 프로젝트 및 학술 연구소 전반의 최첨단 AI 동향을 모니터링하여 새로운 트렌드와 플랫폼 기회를 발굴합니다.
- 리서치 어카운트 매니저, 솔루션 아키텍트, 제품, 엔지니어링 및 사업 개발 팀과 협력하여 연구자 채택을 촉진하고 지속적인 관계를 구축합니다.
- 학계의 피드백을 제품 로드맵, 개발자 이니셔티브, 교육 프로그램 및 플랫폼 전략에 활용할 수 있는 실질적인 정보로 전환합니다.
- 기술 콘텐츠, 워크숍, 대학 파트너십 및 연구소 대상 프로그램을 통해 주요 AI, 머신러닝 및 시스템 연구 현장에서 NVIDIA를 대표합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신러닝, 응용수학, 전기공학 또는 관련 기술 분야의 박사 학위 또는 이에 상응하는 연구 경험.
- 소프트웨어 엔지니어링, 개발자 관계, 기술 파트너십, 솔루션 아키텍처 또는 제품 관리 분야를 포함한 기술 업계 경력 5년 이상. 이 중 AI 실무 경험 3년 이상.
- 대규모 언어 모델, 멀티모달 모델, 생성형 AI, 추론, 사후 학습, 모델 평가 또는 AI 시스템 연구를 포함한 기초 AI에 대한 고급 지식.
- 사전 학습, 미세 조정, 사후 학습, 최적화, 평가, 배포 및 모델 서빙을 포함한 AI 개발 수명 주기에 대한 깊은 이해.
- PyTorch, JAX, 분산 학습 프레임워크, 추론 시스템, 모델 서빙 플랫폼, 평가 파이프라인 및 GPU 가속 워크플로와 같은 연구 도구와 플랫폼의 실무 경험.
- 분산 학습, 병렬화, 체크포인팅, 메모리 최적화, 배치 처리, 스케줄링, 지연 시간, 처리량 및 비용 대비 성능 절충을 포함한 확장 가능한 AI 인프라에 대한 기술적 이해.
- 양자화, 지식 증류, 희소성, 추측 디코딩, 어텐션 최적화, 합성 데이터 생성, RLHF/RLAIF 및 선호도 최적화 등 모델 효율성과 품질을 개선하는 기법에 대한 지식.
- 스케일링 동작, 컴퓨팅 효율성, 모델 품질, 벤치마크 설계, 재현성, 신뢰성 및 연구 영향력 등 최첨단 연구 과제를 주요 학술 연구소와 논의할 수 있는 능력.
- 논문, 오픈 소스 활동, 학술 협력, 기술 리더십 또는 고급 AI 시스템에 대한 직접적인 기여를 통한 연구 신뢰성.
- CUDA, CUDA-X 라이브러리, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand 또는 NVIDIA AI Enterprise와 같은 NVIDIA AI 기술 경험.
- 주요 AI 연구소, 대학, 연구기관, 벤치마크 커뮤니티 또는 대규모 오픈 소스 AI 프로젝트와 구축된 네트워크.
- 고급 AI 연구를 데모, 튜토리얼, 레퍼런스 아키텍처, 워크숍, 기술 문서 또는 개발자 지원 프로그램으로 전환한 입증된 경험.
- NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI 또는 이에 준하는 연구 행사에서 발표한 경험.
- 새로운 연구 방향을 파악하고 이를 협업, 플랫폼 도입 및 생태계 기회로 연결하는 능력.
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