NVIDIA dezvoltă tehnologii de calcul accelerat și inteligență artificială utilizate în domenii precum jocurile video, centrele de date, cloud computing, asistența medicală, producția, industria auto și robotica. Activitatea companiei acoperă unități de procesare grafică, platforme de inteligență artificială, simulare și soluții dedicate anumitor industrii, inclusiv NVIDIA Omniverse pentru fluxuri de lucru colaborative 3D, NVIDIA DRIVE pentru dezvoltarea vehiculelor autonome și NVIDIA Clara pentru aplicații medicale. Compania reunește echipe tehnice numeroase care lucrează la infrastructura și software-ul ce susțin calculul avansat, simularea și analiza bazată pe inteligență artificială.
Manager Relații cu Dezvoltatorii la NVIDIA – Cercetare în Inteligență Artificială Fundamentală (La distanță, California)
Coordonează implicarea tehnică a cercetătorilor academici care dezvoltă modele fundamentale și sisteme de inteligență artificială. Conectează cercetarea de vârf în antrenare, inferență și calcul scalabil cu platformele și programele NVIDIA pentru dezvoltatori.
Descriere
- Oferirea de consultanță laboratoarelor academice de top din domeniul inteligenței artificiale cu privire la modele fundamentale, modele lingvistice mari, inteligență artificială multimodală, raționament, antrenare, inferență și sisteme de inteligență artificială.
- Identificarea sarcinilor de lucru de cercetare cu valoare ridicată, în care software-ul, sistemele și calculul accelerat NVIDIA pot îmbunătăți performanța, scalabilitatea și eficiența modelelor.
- Colaborarea cu cercetători principali, cercetători postdoctorali, studenți absolvenți și lideri de laborator pentru a înțelege prioritățile de cercetare, obstacolele tehnice, cerințele de infrastructură și oportunitățile de colaborare.
- Monitorizarea evoluțiilor de vârf din domeniul inteligenței artificiale prin lucrări de cercetare, benchmarkuri, proiecte open-source și laboratoare academice pentru a descoperi tendințe emergente și oportunități pentru platformă.
- Colaborarea cu managerii de conturi de cercetare, arhitecții de soluții și echipele de produs, inginerie și dezvoltare a afacerilor pentru a încuraja adoptarea de către cercetători și a construi relații durabile.
- Transformarea feedbackului academic în contribuții practice pentru foile de parcurs ale produselor, inițiativele pentru dezvoltatori, programele educaționale și strategia platformei.
- Reprezentarea NVIDIA la principalele forumuri de cercetare în inteligență artificială, învățare automată și sisteme prin conținut tehnic, ateliere, parteneriate universitare și programe pentru laboratoare de cercetare.
Cerințe
- Doctorat în informatică, inteligență artificială, învățare automată, matematică aplicată, inginerie electrică sau un domeniu tehnic conex ori experiență echivalentă în cercetare.
- Cel puțin cinci ani în industria tehnologiei în domenii precum inginerie software, relații cu dezvoltatorii, parteneriate tehnice, arhitectura soluțiilor sau management de produs, inclusiv cel puțin trei ani de experiență practică în inteligență artificială.
- Cunoștințe avansate despre inteligența artificială fundamentală, inclusiv modele lingvistice mari, modele multimodale, inteligență artificială generativă, raționament, post-antrenare, evaluarea modelelor sau cercetare în sisteme de inteligență artificială.
- Înțelegere solidă a ciclului de viață al dezvoltării inteligenței artificiale, inclusiv pre-antrenare, ajustare fină, post-antrenare, optimizare, evaluare, implementare și servirea modelelor.
- Experiență practică cu instrumente și platforme de cercetare precum PyTorch, JAX, cadre de antrenare distribuită, sisteme de inferență, platforme de servire a modelelor, fluxuri de evaluare și fluxuri de lucru accelerate de GPU.
- Înțelegere tehnică a infrastructurii scalabile pentru inteligență artificială, inclusiv antrenare distribuită, paralelism, puncte de verificare, optimizarea memoriei, procesare în loturi, planificare, latență, debit și compromisuri între cost și performanță.
- Familiaritate cu tehnici de îmbunătățire a eficienței și calității modelelor, inclusiv cuantizare, distilare, raritate, decodare speculativă, optimizarea atenției, generarea de date sintetice, RLHF/RLAIF și optimizarea preferințelor.
- Capacitatea de a discuta provocările cercetării de vârf cu laboratoare academice de top, inclusiv comportamentul la scalare, eficiența calculului, calitatea modelelor, proiectarea benchmarkurilor, reproductibilitatea, fiabilitatea și impactul cercetării.
- Dovezi de credibilitate în cercetare prin publicații, proiecte open-source, colaborări academice, leadership tehnic sau contribuții directe la sisteme avansate de inteligență artificială.
- Experiență cu tehnologii NVIDIA pentru inteligență artificială precum CUDA, CUDA-X libraries, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand sau NVIDIA AI Enterprise.
- Relații stabilite cu laboratoare de inteligență artificială de top, universități, institute de cercetare, comunități de benchmarkuri sau proiecte majore de inteligență artificială open-source.
- Capacitate demonstrată de a transforma cercetarea avansată în inteligență artificială în demonstrații, tutoriale, arhitecturi de referință, ateliere, articole tehnice sau programe de facilitare pentru dezvoltatori.
- Experiență de prezentare la conferințe sau ateliere precum NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI sau forumuri de cercetare comparabile.
- Capacitatea de a recunoaște direcțiile emergente de cercetare și de a le transforma în oportunități de colaborare, adoptare a platformei și dezvoltare a ecosistemului.
Beneficii
- Acțiuni
- Beneficii