NVIDIA พัฒนาเทคโนโลยีการประมวลผลแบบเร่งความเร็วและปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมเกม ศูนย์ข้อมูล คลาวด์คอมพิวติ้ง การดูแลสุขภาพ การผลิต ยานยนต์ และหุ่นยนต์ งานของบริษัทครอบคลุมหน่วยประมวลผลกราฟิก แพลตฟอร์ม AI เทคโนโลยีจำลองสถานการณ์ และโซลูชันเฉพาะสำหรับแต่ละอุตสาหกรรม รวมถึง NVIDIA Omniverse สำหรับเวิร์กโฟลว์ 3D ร่วมกัน NVIDIA DRIVE สำหรับการพัฒนายานยนต์ไร้คนขับ และ NVIDIA Clara สำหรับการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ บริษัทผสานการทำงานของทีมวิศวกรขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและซอฟต์แวร์ที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง การจำลองสถานการณ์ และการวิเคราะห์ด้วย AI
ผู้จัดการฝ่ายความสัมพันธ์กับนักพัฒนา NVIDIA – การวิจัย AI พื้นฐาน (ทำงานทางไกล รัฐแคลิฟอร์เนีย)
เป็นผู้นำการมีส่วนร่วมด้านเทคนิคกับนักวิจัยในแวดวงวิชาการที่กำลังพัฒนาโมเดลพื้นฐานและระบบ AI เชื่อมโยงงานวิจัยแนวหน้าด้านการฝึก การอนุมาน และการประมวลผลแบบปรับขนาดได้เข้ากับแพลตฟอร์มและโครงการสำหรับนักพัฒนาของ NVIDIA
รายละเอียด
- ให้คำปรึกษาแก่ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำในแวดวงวิชาการเกี่ยวกับโมเดลพื้นฐาน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ AI หลายรูปแบบ การให้เหตุผล การฝึก การอนุมาน และระบบ AI
- ค้นหางานวิจัยที่มีมูลค่าสูงซึ่งซอฟต์แวร์ ระบบ และการประมวลผลแบบเร่งความเร็วของ NVIDIA สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิผลของโมเดล
- ทำงานร่วมกับหัวหน้าโครงการวิจัย นักวิจัยหลังปริญญาเอก นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา และผู้นำห้องปฏิบัติการ เพื่อทำความเข้าใจลำดับความสำคัญของงานวิจัย อุปสรรคทางเทคนิค ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐาน และโอกาสในการทำงานร่วมกัน
- ติดตามความก้าวหน้าของ AI แนวหน้าจากบทความวิจัย เบนช์มาร์ก โครงการโอเพนซอร์ส และห้องปฏิบัติการทางวิชาการ เพื่อค้นหาแนวโน้มใหม่และโอกาสของแพลตฟอร์ม
- ทำงานร่วมกับผู้จัดการบัญชีฝ่ายวิจัย สถาปนิกโซลูชัน ทีมผลิตภัณฑ์ วิศวกรรม และพัฒนาธุรกิจ เพื่อส่งเสริมการนำไปใช้โดยนักวิจัยและสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืน
- เปลี่ยนความคิดเห็นจากแวดวงวิชาการให้เป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติสำหรับแผนงานผลิตภัณฑ์ โครงการริเริ่มสำหรับนักพัฒนา โครงการการศึกษา และกลยุทธ์แพลตฟอร์ม
- เป็นตัวแทน NVIDIA ในเวทีวิจัยชั้นนำด้าน AI แมชชีนเลิร์นนิง และระบบ ผ่านเนื้อหาทางเทคนิค เวิร์กช็อป ความร่วมมือกับมหาวิทยาลัย และโครงการสำหรับห้องปฏิบัติการวิจัย
คุณสมบัติ
- ปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง คณิตศาสตร์ประยุกต์ วิศวกรรมไฟฟ้า หรือสาขาเทคนิคที่เกี่ยวข้อง หรือมีประสบการณ์วิจัยเทียบเท่า
- มีประสบการณ์อย่างน้อยห้าปีในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ครอบคลุมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ความสัมพันธ์กับนักพัฒนา ความร่วมมือทางเทคนิค สถาปัตยกรรมโซลูชัน หรือการจัดการผลิตภัณฑ์ และมีประสบการณ์ด้าน AI เชิงปฏิบัติอย่างน้อยสามปี
- มีความรู้ขั้นสูงด้าน AI พื้นฐาน รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โมเดลหลายรูปแบบ AI เชิงสร้างสรรค์ การให้เหตุผล การฝึกหลังการฝึก การประเมินโมเดล หรือการวิจัยระบบ AI
- เข้าใจกระบวนการพัฒนา AI ตลอดวงจรอย่างถ่องแท้ รวมถึงการฝึกล่วงหน้า การปรับแต่ง การฝึกหลังการฝึก การเพิ่มประสิทธิภาพ การประเมิน การนำไปใช้งาน และการให้บริการโมเดล
- มีประสบการณ์ตรงกับเครื่องมือและแพลตฟอร์มวิจัย เช่น PyTorch, JAX, เฟรมเวิร์กการฝึกแบบกระจาย ระบบอนุมาน แพลตฟอร์มให้บริการโมเดล ไปป์ไลน์การประเมิน และเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ GPU เร่งความเร็ว
- มีความเข้าใจทางเทคนิคเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปรับขนาดได้ รวมถึงการฝึกแบบกระจาย การประมวลผลแบบขนาน การจัดเก็บ checkpoint การเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำ การประมวลผลเป็นชุด การจัดตารางเวลา เวลาแฝง ปริมาณงาน และการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนกับประสิทธิภาพ
- คุ้นเคยกับเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของโมเดล เช่น quantization, distillation, sparsity, speculative decoding, การเพิ่มประสิทธิภาพ attention, การสร้างข้อมูลสังเคราะห์, RLHF/RLAIF และการเพิ่มประสิทธิภาพตามความชอบ
- สามารถพูดคุยเกี่ยวกับความท้าทายของงานวิจัย AI แนวหน้ากับห้องปฏิบัติการทางวิชาการชั้นนำ รวมถึงพฤติกรรมเมื่อขยายขนาด ประสิทธิภาพการคำนวณ คุณภาพโมเดล การออกแบบเบนช์มาร์ก ความสามารถในการทำซ้ำ ความน่าเชื่อถือ และผลกระทบของงานวิจัย
- มีหลักฐานแสดงความน่าเชื่อถือด้านการวิจัยผ่านผลงานตีพิมพ์ งานโอเพนซอร์ส ความร่วมมือทางวิชาการ ความเป็นผู้นำด้านเทคนิค หรือการมีส่วนร่วมโดยตรงในระบบ AI ขั้นสูง
- มีประสบการณ์กับเทคโนโลยี AI ของ NVIDIA เช่น CUDA, ไลบรารี CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand หรือ NVIDIA AI Enterprise
- มีเครือข่ายความสัมพันธ์กับห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำ มหาวิทยาลัย สถาบันวิจัย ชุมชนเบนช์มาร์ก หรือโครงการ AI โอเพนซอร์สขนาดใหญ่
- มีความสามารถที่พิสูจน์แล้วในการเปลี่ยนงานวิจัย AI ขั้นสูงให้เป็นการสาธิต บทช่วยสอน สถาปัตยกรรมอ้างอิง เวิร์กช็อป บทความทางเทคนิค หรือโครงการเสริมศักยภาพนักพัฒนา
- มีประสบการณ์นำเสนอในการประชุมหรือเวิร์กช็อป เช่น NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI หรือเวทีวิจัยที่เทียบเท่า
- สามารถมองเห็นทิศทางการวิจัยใหม่ ๆ และแปลงให้เป็นโอกาสด้านความร่วมมือ การนำแพลตฟอร์มไปใช้ และระบบนิเวศ
สวัสดิการ
- หุ้นทุน
- สวัสดิการ