NVIDIA разрабатывает технологии ускоренных вычислений и искусственного интеллекта, которые применяются в игровой индустрии, центрах обработки данных, облачных вычислениях, здравоохранении, производстве, автомобильной отрасли и робототехнике. Компания работает над графическими процессорами, платформами искусственного интеллекта, технологиями симуляции и отраслевыми решениями, включая NVIDIA Omniverse для совместных рабочих процессов с 3D-графикой, NVIDIA DRIVE для разработки автономных транспортных средств и NVIDIA Clara для медицинских приложений. В компании работают крупные технические команды, создающие инфраструктуру и программное обеспечение для передовых вычислений, симуляций и аналитики на основе искусственного интеллекта.
Менеджер по работе с разработчиками NVIDIA — фундаментальные исследования ИИ (удалённо, Калифорния)
Руководите техническим взаимодействием с академическими исследователями, развивающими фундаментальные модели и системы ИИ. Связывайте передовые исследования в области обучения, инференса и масштабируемых вычислений с платформами NVIDIA и программами для разработчиков.
Описание
- Консультируйте ведущие академические лаборатории ИИ по вопросам фундаментальных моделей, больших языковых моделей, мультимодального ИИ, рассуждений, обучения, инференса и систем ИИ.
- Определяйте ценные исследовательские нагрузки, в которых программное обеспечение, системы и ускоренные вычисления NVIDIA могут повысить производительность, масштабируемость и эффективность моделей.
- Работайте с руководителями исследовательских проектов, постдокторантами, аспирантами и руководителями лабораторий, чтобы понимать исследовательские приоритеты, технические препятствия, требования к инфраструктуре и возможности сотрудничества.
- Отслеживайте передовые разработки в области ИИ по научным публикациям, бенчмаркам, проектам с открытым исходным кодом и академическим лабораториям, выявляя новые тенденции и возможности для платформы.
- Сотрудничайте с менеджерами по работе с исследовательскими клиентами, архитекторами решений, командами продуктов, инженерии и развития бизнеса, чтобы стимулировать внедрение среди исследователей и выстраивать долгосрочные отношения.
- Преобразуйте обратную связь от академического сообщества в практические рекомендации для продуктовых планов, инициатив для разработчиков, образовательных программ и стратегии платформы.
- Представляйте NVIDIA на ведущих мероприятиях в области ИИ, машинного обучения и системных исследований с помощью технических материалов, семинаров, партнёрств с университетами и программ для исследовательских лабораторий.
Требования
- Степень PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, прикладной математики, электротехники или смежной технической дисциплины либо эквивалентный исследовательский опыт.
- Не менее пяти лет работы в технологической отрасли в сферах разработки программного обеспечения, взаимодействия с разработчиками, технических партнёрств, архитектуры решений или управления продуктами, включая не менее трёх лет практического опыта в области ИИ.
- Глубокие знания фундаментального ИИ, включая большие языковые модели, мультимодальные модели, генеративный ИИ, рассуждения, дообучение, оценку моделей или исследования систем ИИ.
- Глубокое понимание жизненного цикла разработки ИИ, включая предварительное обучение, тонкую настройку, дообучение, оптимизацию, оценку, развёртывание и обслуживание моделей.
- Практический опыт работы с исследовательскими инструментами и платформами, такими как PyTorch, JAX, фреймворки распределённого обучения, системы инференса, платформы обслуживания моделей, конвейеры оценки и рабочие процессы с ускорением на GPU.
- Техническое понимание масштабируемой инфраструктуры ИИ, включая распределённое обучение, параллелизм, создание контрольных точек, оптимизацию памяти, пакетную обработку, планирование, задержку, пропускную способность и компромиссы между стоимостью и производительностью.
- Знакомство с методами повышения эффективности и качества моделей, включая квантование, дистилляцию, разреженность, спекулятивное декодирование, оптимизацию внимания, генерацию синтетических данных, RLHF/RLAIF и оптимизацию предпочтений.
- Способность обсуждать передовые исследовательские задачи с ведущими академическими лабораториями, включая масштабирование, эффективность вычислений, качество моделей, дизайн бенчмарков, воспроизводимость, надёжность и влияние исследований.
- Подтверждённая исследовательская экспертиза благодаря публикациям, работе над проектами с открытым исходным кодом, академическим сотрудничествам, техническому лидерству или непосредственному вкладу в передовые системы ИИ.
- Опыт работы с технологиями NVIDIA для ИИ, такими как CUDA, библиотеки CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand или NVIDIA AI Enterprise.
- Налаженные связи с ведущими лабораториями ИИ, университетами, исследовательскими институтами, сообществами бенчмарков или крупными проектами ИИ с открытым исходным кодом.
- Подтверждённая способность превращать передовые исследования ИИ в демонстрации, учебные материалы, эталонные архитектуры, семинары, технические статьи или программы поддержки разработчиков.
- Опыт выступлений на конференциях или семинарах, таких как NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI или сопоставимых исследовательских мероприятиях.
- Способность выявлять новые направления исследований и превращать их в возможности для сотрудничества, внедрения платформы и развития экосистемы.
Преимущества
- Акции
- Льготы