NVIDIA vyvíja technológie akcelerovaných výpočtov a umelej inteligencie, ktoré sa využívajú v hernom priemysle, dátových centrách, cloud computingu, zdravotníctve, výrobe, automobilovom priemysle a robotike. Jej činnosť zahŕňa grafické procesorové jednotky, platformy umelej inteligencie, simulácie a riešenia zamerané na konkrétne odvetvia vrátane NVIDIA Omniverse pre kolaboratívne 3D pracovné postupy, NVIDIA DRIVE na vývoj autonómnych vozidiel a NVIDIA Clara pre zdravotnícke aplikácie. Spoločnosť spája veľké technické tímy, ktoré pracujú na infraštruktúre a softvéri podporujúcich pokročilé výpočty, simulácie a analytiku založenú na umelej inteligencii.
Manažér vzťahov s vývojármi, CAE/CFD — NVIDIA, Šanghaj, práca na pracovisku
Viesť angažovanosť spoločnosti NVIDIA v oblasti výpočtovej techniky akcelerovanej GPU s priemyselnými a výskumnými komunitami CAE/CFD v Číne. Podporovať prijatie AI pre vedu prostredníctvom integrácie ekosystému, programov pre vývojárov a technickej spolupráce.
Popis
- Spolupracovať s priemyselnými a výskumnými komunitami v Číne na integrácii portfólia výpočtovej techniky NVIDIA akcelerovanej GPU
- Pôsobiť ako líder technického rozvoja podnikania a ambasádor akcelerovanej výpočtovej techniky pre výskumníkov a vývojárov
- Posudzovať potreby komunít, vyhodnocovať technické požiadavky a určovať priority iniciatív s veľkým vplyvom
- Prepájať technológie NVIDIA s požiadavkami komunít a zároveň propagovať jej nástroje, knižnice a SDK medzi čínskymi výskumníkmi, vývojármi, ISV a poskytovateľmi služieb
- Venovať sa akcelerovanej výpočtovej technike, AI pre vedu, vizualizácii a prípadom použitia agentovej AI pre CAE/CFD
- Identifikovať vznikajúce pracovné postupy a prekážky prijatia zo strany ISV a následne komunikovať zistenia produktovým tímom
- Podporovať skoré prijatie nových produktov a prispievať k uvedeniam na trh a programom uvedenia na trh
- Spolunavrhovať a poskytovať poradenstvo pri opakovateľných riešeniach využívajúcich viacero cloudov, hybridné prostredia a lokálnu infraštruktúru
- Definovať požiadavky na projekty so zainteresovanými stranami v oblastiach AI pre vedu, generatívnej AI, agentovej AI a fyzickej AI
- Vyhodnocovať integrácie naprieč technologickými ekosystémami a súkromnými alebo hybridnými platformami
- Spolupracovať s manažérmi rozvoja podnikania, architektmi riešení, inžiniermi technológií pre vývojárov, marketingom pre vývojárov a produktovými tímami
- Cestovať podľa potreby na podporu spolupráce so zákazníkmi a komunitami
Požiadavky
- Bakalárske, magisterské alebo doktorandské vzdelanie v oblasti výpočtovej mechaniky, dynamiky tekutín, strojárstva, informatiky alebo ekvivalentné skúsenosti
- Minimálne tri roky relevantných skúseností s technickým vedením a navrhovaním riešení výpočtovej techniky akcelerovanej GPU
- Hlboké technické znalosti CAE/CFD vrátane dynamiky tekutín, štruktúr, interakcie tekutina–štruktúra a multifyziky
- Rozsiahle znalosti najnovšieho vývoja v oblasti AI pre vedu, veľkých jazykových modelov, agentovej AI a fyzickej AI
- Silné analytické schopnosti a schopnosti riešiť problémy v kombinácii so zmýšľaním zameraným na vývojárov
- Vynikajúce písomné a ústne komunikačné schopnosti vrátane skúseností s prezentovaním hodnotových ponúk vedúcim pracovníkom a technickému publiku
- Silné projektové manažérske schopnosti s možnosťou plánovať, určovať priority a posúvať viacero iniciatív zahŕňajúcich interné a externé zainteresované strany
- Preukázané nadšenie pre AI, neustále vzdelávanie, samostatnosť a prácu zameranú na výsledky
- Skúsenosti s používaním softvéru CAE/CFD, napríklad Fluent a OpenFOAM
- Praktické skúsenosti s CUDA/CUDA-X, PhysicsNeMo a Omniverse/OpenUSD
- Skúsenosti so správou komunít, komunitami s otvoreným zdrojovým kódom, akademickými alianciami, vývojom akcelerovanej výpočtovej techniky alebo trénovaním a inferenciou LLM
- Porozumenie softvérovému inžinierstvu a vývoju aplikácií spolu so schopnosťou vcítiť sa do týchto oblastí
Benefity
- Zamestnanie s rovnosťou príležitostí v rozmanitom pracovnom prostredí
- Cestovanie je súčasťou tejto pozície
- Autonómia pri určovaní efektívnych spôsobov dosahovania výsledkov