NVIDIA розробляє технології прискорених обчислень і штучного інтелекту, які використовуються в ігровій індустрії, центрах обробки даних, хмарних обчисленнях, охороні здоров’я, виробництві, автомобільній галузі та робототехніці. Компанія працює над графічними процесорами, платформами штучного інтелекту, технологіями моделювання та галузевими рішеннями, зокрема NVIDIA Omniverse для спільних робочих процесів із 3D-графікою, NVIDIA DRIVE для розробки автономних транспортних засобів і NVIDIA Clara для медичних застосувань. У компанії працюють великі технічні команди, які створюють інфраструктуру та програмне забезпечення для передових обчислень, моделювання й аналітики на основі штучного інтелекту.
Менеджер із взаємодії з розробниками NVIDIA — фундаментальні дослідження ШІ (віддалено, Каліфорнія)
Керуйте технічною взаємодією з академічними дослідниками, які розвивають фундаментальні моделі та системи ШІ. Поєднуйте передові дослідження у сфері навчання, інференсу й масштабованих обчислень із платформами NVIDIA та програмами для розробників.
Опис
- Консультуйте провідні академічні лабораторії ШІ щодо фундаментальних моделей, великих мовних моделей, мультимодального ШІ, міркування, навчання, інференсу та систем ШІ.
- Визначайте цінні дослідницькі навантаження, у яких програмне забезпечення, системи та прискорені обчислення NVIDIA можуть покращити продуктивність, масштабованість і ефективність моделей.
- Працюйте з керівниками дослідницьких проєктів, постдокторантами, аспірантами та керівниками лабораторій, щоб розуміти дослідницькі пріоритети, технічні перешкоди, вимоги до інфраструктури та можливості співпраці.
- Відстежуйте передові розробки у сфері ШІ за науковими публікаціями, бенчмарками, проєктами з відкритим кодом та академічними лабораторіями, виявляючи нові тенденції й можливості для платформи.
- Співпрацюйте з менеджерами з роботи з дослідницькими клієнтами, архітекторами рішень, командами продукту, інженерії та розвитку бізнесу, щоб заохочувати впровадження серед дослідників і будувати тривалі відносини.
- Перетворюйте відгуки академічної спільноти на практичні рекомендації для продуктових планів, ініціатив для розробників, освітніх програм і стратегії платформи.
- Представляйте NVIDIA на провідних заходах у сфері ШІ, машинного навчання та системних досліджень за допомогою технічних матеріалів, семінарів, партнерств з університетами та програм для дослідницьких лабораторій.
Вимоги
- Ступінь PhD у галузі комп’ютерних наук, штучного інтелекту, машинного навчання, прикладної математики, електротехніки або суміжної технічної дисципліни чи еквівалентний дослідницький досвід.
- Щонайменше п’ять років роботи в технологічній галузі у сферах розробки програмного забезпечення, взаємодії з розробниками, технічних партнерств, архітектури рішень або управління продуктами, зокрема щонайменше три роки практичного досвіду у сфері ШІ.
- Поглиблені знання фундаментального ШІ, зокрема великих мовних моделей, мультимодальних моделей, генеративного ШІ, міркування, постнавчання, оцінювання моделей або досліджень систем ШІ.
- Глибоке розуміння життєвого циклу розробки ШІ, включно з попереднім навчанням, тонким налаштуванням, постнавчанням, оптимізацією, оцінюванням, розгортанням і обслуговуванням моделей.
- Практичний досвід роботи з дослідницькими інструментами та платформами, такими як PyTorch, JAX, фреймворки розподіленого навчання, системи інференсу, платформи обслуговування моделей, конвеєри оцінювання та робочі процеси з прискоренням на GPU.
- Технічне розуміння масштабованої інфраструктури ШІ, включно з розподіленим навчанням, паралелізмом, контрольними точками, оптимізацією пам’яті, пакетною обробкою, плануванням, затримкою, пропускною здатністю та компромісами між вартістю й продуктивністю.
- Знайомство з методами підвищення ефективності та якості моделей, включно з квантуванням, дистиляцією, розрідженістю, спекулятивним декодуванням, оптимізацією уваги, генерацією синтетичних даних, RLHF/RLAIF і оптимізацією переваг.
- Здатність обговорювати передові дослідницькі виклики з провідними академічними лабораторіями, включно з масштабуванням, ефективністю обчислень, якістю моделей, дизайном бенчмарків, відтворюваністю, надійністю та впливом досліджень.
- Підтверджена дослідницька репутація завдяки публікаціям, роботі над проєктами з відкритим кодом, академічній співпраці, технічному лідерству або безпосередньому внеску в передові системи ШІ.
- Досвід роботи з технологіями NVIDIA для ШІ, такими як CUDA, бібліотеки CUDA-X, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand або NVIDIA AI Enterprise.
- Налагоджені зв’язки з провідними лабораторіями ШІ, університетами, дослідницькими інститутами, спільнотами бенчмарків або великими проєктами ШІ з відкритим кодом.
- Підтверджена здатність перетворювати передові дослідження ШІ на демонстрації, навчальні матеріали, еталонні архітектури, семінари, технічні статті або програми підтримки розробників.
- Досвід виступів на конференціях або семінарах, таких як NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI чи зіставних дослідницьких заходах.
- Здатність розпізнавати нові напрями досліджень і перетворювати їх на можливості для співпраці, впровадження платформи та розвитку екосистеми.
Переваги
- Акції
- Пільги