A NVIDIA desenvolve tecnologias de computação acelerada e inteligência artificial usadas em jogos, data centers, computação em nuvem, saúde, manufatura, setor automotivo e robótica. Seu trabalho abrange unidades de processamento gráfico, plataformas de IA, simulação e soluções voltadas para diferentes setores, incluindo o NVIDIA Omniverse para fluxos de trabalho colaborativos em 3D, o NVIDIA DRIVE para o desenvolvimento de veículos autônomos e o NVIDIA Clara para aplicações na área da saúde. A empresa reúne grandes equipes técnicas que trabalham na infraestrutura e no software que dão suporte à computação avançada, à simulação e à análise orientada por IA.
Gerente de Relações com Desenvolvedores da NVIDIA – Pesquisa Fundamental em IA (Remoto, Califórnia)
Lidere o engajamento técnico com pesquisadores acadêmicos que impulsionam modelos fundamentais e sistemas de IA. Conecte pesquisas de ponta em treinamento, inferência e computação escalável às plataformas e aos programas para desenvolvedores da NVIDIA.
Descrição
- Preste consultoria a importantes laboratórios acadêmicos de IA sobre modelos fundamentais, modelos de linguagem de grande escala, IA multimodal, raciocínio, treinamento, inferência e sistemas de IA.
- Identifique cargas de trabalho de pesquisa de alto valor nas quais o software, os sistemas e a computação acelerada da NVIDIA possam melhorar o desempenho, a escalabilidade e a eficiência dos modelos.
- Trabalhe com pesquisadores principais, pesquisadores de pós-doutorado, estudantes de pós-graduação e líderes de laboratório para compreender prioridades de pesquisa, obstáculos técnicos, necessidades de infraestrutura e oportunidades de colaboração.
- Monitore avanços de ponta em IA em artigos de pesquisa, benchmarks, projetos de código aberto e laboratórios acadêmicos para descobrir tendências emergentes e oportunidades para a plataforma.
- Colabore com gerentes de contas de pesquisa, arquitetos de soluções e equipes de Produto, Engenharia e Desenvolvimento de Negócios para incentivar a adoção por pesquisadores e construir relacionamentos duradouros.
- Transforme feedback acadêmico em contribuições práticas para roteiros de produtos, iniciativas para desenvolvedores, programas educacionais e estratégia da plataforma.
- Represente a NVIDIA nos principais eventos de pesquisa em IA, aprendizado de máquina e sistemas por meio de conteúdo técnico, workshops, parcerias universitárias e programas para laboratórios de pesquisa.
Requisitos
- Doutorado em Ciência da Computação, inteligência artificial, aprendizado de máquina, matemática aplicada, engenharia elétrica ou disciplina técnica relacionada, ou experiência de pesquisa equivalente.
- Pelo menos cinco anos na indústria de tecnologia em engenharia de software, relações com desenvolvedores, parcerias técnicas, arquitetura de soluções ou gestão de produtos, incluindo pelo menos três anos de experiência prática em IA.
- Conhecimento avançado de IA fundamental, incluindo modelos de linguagem de grande escala, modelos multimodais, IA generativa, raciocínio, pós-treinamento, avaliação de modelos ou pesquisa de sistemas de IA.
- Domínio sólido do ciclo de desenvolvimento de IA, incluindo pré-treinamento, ajuste fino, pós-treinamento, otimização, avaliação, implantação e disponibilização de modelos.
- Experiência prática com ferramentas e plataformas de pesquisa como PyTorch, JAX, frameworks de treinamento distribuído, sistemas de inferência, plataformas de disponibilização de modelos, pipelines de avaliação e fluxos de trabalho acelerados por GPU.
- Conhecimento técnico de infraestrutura de IA escalável, incluindo treinamento distribuído, paralelismo, checkpoints, otimização de memória, processamento em lote, agendamento, latência, throughput e relações de custo e desempenho.
- Familiaridade com técnicas para melhorar a eficiência e a qualidade dos modelos, incluindo quantização, destilação, esparsidade, decodificação especulativa, otimização de atenção, geração de dados sintéticos, RLHF/RLAIF e otimização de preferências.
- Capacidade de discutir desafios de pesquisa de ponta com importantes laboratórios acadêmicos, incluindo comportamento de escala, eficiência computacional, qualidade dos modelos, design de benchmarks, reprodutibilidade, confiabilidade e impacto da pesquisa.
- Evidências de credibilidade em pesquisa por meio de publicações, trabalhos de código aberto, colaborações acadêmicas, liderança técnica ou contribuições diretas para sistemas avançados de IA.
- Experiência com tecnologias de IA da NVIDIA, como CUDA, bibliotecas CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand ou NVIDIA AI Enterprise.
- Conexões estabelecidas com importantes laboratórios de IA, universidades, institutos de pesquisa, comunidades de benchmarks ou grandes projetos de IA de código aberto.
- Capacidade comprovada de transformar pesquisas avançadas de IA em demonstrações, tutoriais, arquiteturas de referência, workshops, artigos técnicos ou programas de capacitação para desenvolvedores.
- Experiência em apresentações em conferências ou workshops como NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI ou eventos de pesquisa comparáveis.
- Capacidade de reconhecer direções emergentes de pesquisa e traduzi-las em oportunidades de colaboração, adoção da plataforma e desenvolvimento do ecossistema.
Benefícios
- Participação acionária
- Benefícios