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.
Старший архітектор із продуктивності моделей для програмування та посттренування в NVIDIA (віддалено, США)
Керуйте оцінюванням продуктивності й посттренуванням ШІ-моделей NVIDIA для генерації коду та розробки ПЗ. Створюйте бенчмарки, стратегії винагород і масштабовану інфраструктуру навчання.
Опис
- Створюйте системи оцінювання моделей для програмування за завданнями генерації коду, налагодження, автодоповнення, аналізу репозиторіїв і багатокрокової розробки ПЗ.
- Розробляйте й оптимізуйте конвеєри посттренування за допомогою керованого тонкого налаштування, оптимізації переваг, навчання з підкріпленням і моделювання винагород за результатом або процесом.
- Аналізуйте результати бенчмарків, динаміку навчання, типові збої та поведінку моделей, щоб знаходити можливості для покращення.
- Покращуйте результати на складних завданнях програмування завдяки цільовому навчанню, розробленню винагород, створенню навчальних програм і послідовному аналізу помилок.
- Створюйте масштабовану й відтворювану інфраструктуру для навчальних експериментів, конвеєрів оцінювання та аналізу продуктивності.
- Співпрацюйте з науковцями, інженерами інфраструктури та продуктовими командами, щоб перетворювати висновки про моделі на виробничі можливості.
Вимоги
- Ступінь бакалавра з комп’ютерних наук або ШІ чи еквівалентний досвід.
- Щонайменше 12 років відповідного досвіду роботи.
- Впевнене володіння Python.
- Глибоке знання великих мовних моделей, архітектур трансформерів, а також навчання й оцінювання генеративних моделей.
- Базові знання алгоритмів навчання з підкріпленням та їх реалізації, зокрема MDP, політик і розроблення винагород.
- Глибоке знання основ розробки ПЗ, генерації коду, автоматизованого тестування та коректності програм.
- Досвід керування повним циклом розробки моделей, зокрема версіонуванням наборів даних, відстеженням експериментів і конвеєрами оцінювання.
- Досвід навчання або посттренування передових моделей для програмування чи моделей агентів для розробки ПЗ.
- Досвід роботи з перевірюваними винагородами на основі виконання коду, протидією зловживанню системою винагород і автоматизованим оцінюванням коду.
- Знайомство з бенчмарками та середовищами оцінювання програмування, такими як SWE-bench.
Переваги
- Конкурентна заробітна плата.
- Комплексний пакет пільг.
- Частка в капіталі компанії.
- Пільги для працівників та їхніх родин.