NVIDIA razvija tehnologije pospešenega računalništva in umetne inteligence, ki se uporabljajo v igrah, podatkovnih centrih, računalništvu v oblaku, zdravstvu, proizvodnji, avtomobilski industriji in robotiki. Njeno delo obsega grafične procesne enote, platforme umetne inteligence, simulacije in rešitve za posamezne panoge, vključno z NVIDIA Omniverse za sodelovalne 3D-delovne tokove, NVIDIA DRIVE za razvoj avtonomnih vozil in NVIDIA Clara za zdravstvene aplikacije. Podjetje združuje velike tehnične ekipe, ki delajo na infrastrukturi in programski opremi za napredno računalništvo, simulacije in analitiko, ki jo poganja umetna inteligenca.
Pripravnik za tehnologije razvoja obdelave podatkov – NVIDIA, München, delo na lokaciji
Pridružite se ekipi NVIDIA za razvojne tehnologije v Münchnu in raziskujte pospeševanje GPU za delovne obremenitve umetne inteligence in visokozmogljivega računalništva. Optimizirajte vzporedne algoritme za sodobne arhitekture CPU in GPU.
Opis
- Razvijati metode pospeševanja GPU za delovne obremenitve globokega učenja, strojnega učenja in druge naloge umetne inteligence
- Sodelovati s strokovnjaki iz industrije in akademskega okolja pri analizi in optimizaciji kompleksnih algoritmov umetne inteligence in visokozmogljivega računalništva
- Optimizirati rešitve umetne inteligence za sodobne arhitekture CPU in GPU
- Objavljati ali predstavljati ugotovitve o optimizaciji prek razvojnih blogov ali na ustreznih konferencah
- Sodelovati s skupnostjo razvijalcev in jo izobraževati
- Prispevati k zasnovi prihodnjih strojnih arhitektur, programske opreme in programskih modelov
- Sodelovati z ekipami NVIDIA na področjih raziskav, strojne opreme, sistemske programske opreme, knjižnic in orodij
Zahteve
- Trenutno opravljati doktorski ali magistrski študij računalništva, računalniškega inženirstva ali sorodnega področja računalniških znanosti
- Tekoče obvladati C ali C++ ter dobro razumeti algoritme in razvoj programske opreme
- Izkušnje s tehnologijami vzporednega programiranja, kot so CUDA, OpenACC, OpenMP, MPI ali pthreads
- Odlične komunikacijske in organizacijske sposobnosti
- Strukturiran in logičen pristop k reševanju problemov
- Učinkovito upravljanje časa in določanje prednostnih nalog
- Izkušnje s paralelizacijo in optimizacijo modelov globokega učenja na področjih, kot so obdelava naravnega jezika, računalniški vid ali priporočilni sistemi, so prednost
- Odlično poznavanje linearne algebre je prednost
Ugodnosti
- Plačana ali akademska praksa pri NVIDIA
- Priložnost za sodelovanje s skupnostjo razvijalcev
- Priložnost za objavo ali predstavitev dela na področju optimizacije prek razvojnih blogov ali na ustreznih konferencah
- Priložnost pomagati oblikovati strojne arhitekture, programsko opremo in programske modele naslednje generacije