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.
Старший архитектор по производительности моделей для программирования и постобучению в NVIDIA (удалённо, США)
Руководите оценкой производительности и постобучением ИИ-моделей NVIDIA для генерации кода и разработки ПО. Создавайте бенчмарки, стратегии вознаграждения и масштабируемую инфраструктуру обучения.
Описание
- Создавайте системы оценки моделей для программирования по задачам генерации кода, отладки, автодополнения, анализа репозиториев и многоэтапной разработки ПО.
- Разрабатывайте и оптимизируйте конвейеры постобучения с помощью контролируемой тонкой настройки, оптимизации предпочтений, обучения с подкреплением и моделирования вознаграждений по результату или процессу.
- Анализируйте результаты бенчмарков, динамику обучения, типичные сбои и поведение моделей, чтобы находить возможности для улучшения.
- Повышайте эффективность на сложных задачах программирования с помощью целевого обучения, проектирования вознаграждений, разработки учебных последовательностей и итеративного анализа ошибок.
- Создавайте масштабируемую и воспроизводимую инфраструктуру для обучающих экспериментов, конвейеров оценки и анализа производительности.
- Сотрудничайте с научными сотрудниками, инженерами инфраструктуры и продуктовыми командами, чтобы воплощать выводы о моделях в производственные решения.
Требования
- Степень бакалавра в области компьютерных наук или ИИ либо эквивалентный опыт.
- Не менее 12 лет релевантного опыта работы.
- Уверенное владение Python.
- Глубокое понимание больших языковых моделей, архитектур трансформеров, а также обучения и оценки генеративных моделей.
- Базовые знания алгоритмов обучения с подкреплением и их реализации, включая MDP, политики и проектирование вознаграждений.
- Глубокие знания основ разработки ПО, генерации кода, автоматизированного тестирования и корректности программ.
- Опыт руководства полным циклом разработки моделей, включая версионирование наборов данных, отслеживание экспериментов и конвейеры оценки.
- Опыт обучения или постобучения передовых моделей для программирования либо моделей агентов для разработки ПО.
- Опыт работы с проверяемыми вознаграждениями на основе выполнения кода, мерами против взлома системы вознаграждений и автоматизированной оценкой кода.
- Знакомство с бенчмарками и средами оценки программирования, такими как SWE-bench.
Преимущества
- Конкурентная заработная плата.
- Комплексный пакет льгот.
- Долевое участие.
- Льготы для сотрудников и их семей.