NVIDIA o‘yinlar, ma’lumotlar markazlari, bulutli hisoblash, sog‘liqni saqlash, ishlab chiqarish, avtomobilsozlik va robototexnika sohalarida qo‘llaniladigan tezlashtirilgan hisoblash hamda sun’iy intellekt texnologiyalarini ishlab chiqadi. Kompaniyaning faoliyati grafik protsessorlar, sun’iy intellekt platformalari, simulyatsiya va muayyan sohalarga mo‘ljallangan yechimlarni qamrab oladi. Bular qatoriga hamkorlikdagi 3D ish jarayonlari uchun NVIDIA Omniverse, avtonom transport vositalarini ishlab chiqish uchun NVIDIA DRIVE va sog‘liqni saqlash ilovalari uchun NVIDIA Clara kiradi. Kompaniya ilg‘or hisoblash, simulyatsiya va sun’iy intellekt asosidagi tahlilni qo‘llab-quvvatlaydigan infratuzilma hamda dasturiy ta’minot ustida ishlaydigan yirik texnik jamoalarni birlashtiradi.
NVIDIA Dasturchilar bilan aloqalar menejeri – Fundamental AI tadqiqotlari (Masofadan, Kaliforniya)
Fundamental modellar va AI tizimlarini rivojlantirayotgan akademik tadqiqotchilar bilan texnik hamkorlikka rahbarlik qiling. O‘qitish, inferens va miqyoslanadigan hisoblash sohalaridagi ilg‘or tadqiqotlarni NVIDIA platformalari va dasturchilar dasturlari bilan bog‘lang.
Tavsif
- Yetakchi akademik AI laboratoriyalariga fundamental modellar, katta til modellari, multimodal AI, fikrlash, o‘qitish, inferens va AI tizimlari bo‘yicha maslahat bering.
- NVIDIA dasturiy ta’minoti, tizimlari va tezlashtirilgan hisoblashlari model unumdorligi, miqyoslanishi va samaradorligini yaxshilashi mumkin bo‘lgan yuqori qiymatli tadqiqot ish yuklarini aniqlang.
- Tadqiqot ustuvorliklari, texnik to‘siqlar, infratuzilma talablari va hamkorlik imkoniyatlarini tushunish uchun bosh tadqiqotchilar, doktorantura tadqiqotchilari, magistratura talabalari va laboratoriya rahbarlari bilan ishlang.
- Yangi tendensiyalar va platforma imkoniyatlarini aniqlash uchun ilmiy maqolalar, benchmarklar, ochiq kodli loyihalar va akademik laboratoriyalardagi ilg‘or AI ishlanmalarini kuzating.
- Tadqiqotchilar tomonidan qabul qilinishini rag‘batlantirish va uzoq muddatli aloqalar o‘rnatish uchun Research Account Managerlar, yechim arxitektorlari, mahsulot, muhandislik va biznesni rivojlantirish jamoalari bilan hamkorlik qiling.
- Akademik fikr-mulohazalarni mahsulot yo‘l xaritalari, dasturchilar tashabbuslari, ta’lim dasturlari va platforma strategiyasi uchun amaliy takliflarga aylantiring.
- Texnik kontent, seminarlar, universitet hamkorliklari va tadqiqot laboratoriyalari uchun dasturlar orqali NVIDIA nomidan yetakchi AI, mashinaviy o‘rganish va tizimlar tadqiqoti maydonlarida ishtirok eting.
Talablar
- Kompyuter fanlari, sun’iy intellekt, mashinaviy o‘rganish, amaliy matematika, elektrotexnika yoki tegishli texnik yo‘nalishda PhD darajasi yoki unga teng tadqiqot tajribasi.
- Dasturiy ta’minot muhandisligi, dasturchilar bilan aloqalar, texnik hamkorliklar, yechimlar arxitekturasi yoki mahsulot boshqaruvi sohalarida texnologiya sanoatida kamida besh yil tajriba, shu jumladan AI bo‘yicha kamida uch yil amaliy tajriba.
- Katta til modellari, multimodal modellar, generativ AI, fikrlash, modeldan keyingi o‘qitish, modelni baholash yoki AI tizimlari tadqiqotini o‘z ichiga olgan fundamental AI bo‘yicha ilg‘or bilim.
- Oldindan o‘qitish, nozik sozlash, modeldan keyingi o‘qitish, optimallashtirish, baholash, joriy etish va modelni xizmat sifatida taqdim etishni o‘z ichiga olgan AI ishlab chiqish hayotiy siklini yaxshi tushunish.
- PyTorch, JAX, taqsimlangan o‘qitish freymvorklari, inferens tizimlari, modelga xizmat ko‘rsatish platformalari, baholash konveyerlari va GPU tezlashtirilgan ish jarayonlari kabi tadqiqot vositalari va platformalarida amaliy tajriba.
- Taqsimlangan o‘qitish, parallellik, checkpointlar, xotirani optimallashtirish, paketlash, rejalashtirish, kechikish, o‘tkazuvchanlik va xarajat-unumdorlik muvozanatlarini o‘z ichiga olgan miqyoslanadigan AI infratuzilmasini texnik jihatdan tushunish.
- Kvantlash, distillatsiya, siyraklik, spekulyativ dekodlash, diqqat mexanizmini optimallashtirish, sintetik ma’lumotlar yaratish, RLHF/RLAIF va afzalliklarni optimallashtirish kabi model samaradorligi va sifatini yaxshilash usullaridan xabardorlik.
- Masshtablash xatti-harakati, hisoblash samaradorligi, model sifati, benchmark dizayni, qayta ishlab chiqarish imkoniyati, ishonchlilik va tadqiqot ta’siri kabi ilg‘or tadqiqot muammolarini yetakchi akademik laboratoriyalar bilan muhokama qila olish.
- Nashrlar, ochiq kodli ishlar, akademik hamkorliklar, texnik yetakchilik yoki ilg‘or AI tizimlariga bevosita hissalar orqali tadqiqot sohasidagi ishonchlilikni namoyish etish.
- CUDA, CUDA-X kutubxonalari, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand yoki NVIDIA AI Enterprise kabi NVIDIA AI texnologiyalari bilan tajriba.
- Yetakchi AI laboratoriyalari, universitetlar, tadqiqot institutlari, benchmark hamjamiyatlari yoki yirik ochiq kodli AI loyihalari bilan shakllangan aloqalar.
- Ilg‘or AI tadqiqotlarini namoyishlar, qo‘llanmalar, namunaviy arxitekturalar, seminarlar, texnik maqolalar yoki dasturchilarni rivojlantirish dasturlariga aylantira olish.
- NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI yoki shunga o‘xshash tadqiqot maydonlarida konferensiya yoki seminar taqdimotlari tajribasi.
- Rivojlanayotgan tadqiqot yo‘nalishlarini aniqlab, ularni hamkorlik, platformani qabul qilish va ekotizim imkoniyatlariga aylantira olish.
Imtiyozlar
- Aksiyalar
- Imtiyozlar