NVIDIA hutengeneza teknolojia za kompyuta zenye kasi ya juu na akili bandia zinazotumika katika michezo ya video, vituo vya data, kompyuta za wingu, huduma za afya, utengenezaji, magari na roboti. Kazi yake inahusisha vitengo vya kuchakata michoro, majukwaa ya AI, uigaji na suluhisho zinazolenga sekta mbalimbali, zikiwemo NVIDIA Omniverse kwa ajili ya michakato shirikishi ya 3D, NVIDIA DRIVE kwa ajili ya kutengeneza magari yanayojiendesha, na NVIDIA Clara kwa matumizi ya huduma za afya. Kampuni hii huwakutanisha timu kubwa za kiufundi zinazofanya kazi kwenye miundombinu na programu zinazosaidia kompyuta za hali ya juu, uigaji na uchanganuzi unaoendeshwa na AI.
Mwanafunzi wa Teknolojia ya Msanidi wa Uchakataji wa Data - NVIDIA Munich Ana kwa Ana
Jiunge na timu ya teknolojia ya wasanidi ya NVIDIA mjini Munich kufanya utafiti wa uharakishaji wa GPU kwa mzigo wa kazi wa AI na kompyuta yenye utendaji wa juu. Boresha algoriti sambamba kwenye usanifu wa sasa wa CPU na GPU.
Maelezo
- Tengeneza mbinu za uharakishaji wa GPU kwa deep learning, machine learning, na mizigo mingine ya kazi ya AI
- Shirikiana na wataalamu wa sekta na taaluma ili kuchanganua na kuboresha algoriti changamano za AI na HPC
- Boresha suluhisho za AI kwa usanifu wa kisasa wa CPU na GPU
- Chapisha au wasilisha matokeo ya uboreshaji kupitia blogu za wasanidi au mikutano husika
- Shirikiana na kuelimisha jumuiya ya wasanidi
- Changia katika usanifu wa usanifu wa maunzi, programu, na miundo ya upangaji ya siku zijazo
- Fanya kazi na timu za NVIDIA katika utafiti, maunzi, programu za mfumo, maktaba, na zana
Mahitaji
- Kwa sasa anasomea shahada ya PhD au uzamili katika sayansi ya kompyuta, uhandisi wa kompyuta, au taaluma inayohusiana ya sayansi ya kihesabu
- Mjuzi wa C au C++, mwenye uelewa thabiti wa algoriti na uundaji wa programu
- Uzoefu wa teknolojia za upangaji sambamba kama CUDA, OpenACC, OpenMP, MPI, au pthreads
- Uwezo thabiti wa mawasiliano na kupanga kazi
- Mtazamo uliopangiliwa na wa kimantiki wa kutatua matatizo
- Ujuzi bora wa usimamizi wa muda na kuweka vipaumbele
- Uzoefu wa kuweka sambamba na kuboresha miundo ya deep learning katika maeneo kama uchakataji wa lugha asilia, maono ya kompyuta, au mifumo ya mapendekezo utakuwa faida
- Ujuzi bora wa aljebra ya mstari utakuwa faida
Manufaa
- Fursa ya mafunzo ya kazi yenye malipo au ya kitaaluma katika NVIDIA
- Fursa ya kushirikiana na jumuiya ya wasanidi
- Fursa ya kuchapisha au kuwasilisha kazi ya uboreshaji kupitia blogu za wasanidi au mikutano husika
- Fursa ya kusaidia kuunda usanifu wa maunzi, programu, na miundo ya upangaji ya kizazi kijacho