NVIDIA phát triển các công nghệ điện toán tăng tốc và trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong lĩnh vực game, trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, ô tô và robot. Hoạt động của công ty bao gồm bộ xử lý đồ họa, nền tảng AI, công nghệ mô phỏng và các giải pháp chuyên biệt cho từng ngành, trong đó có NVIDIA Omniverse dành cho quy trình làm việc 3D cộng tác, NVIDIA DRIVE phục vụ phát triển xe tự hành và NVIDIA Clara cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Công ty quy tụ các đội ngũ kỹ thuật lớn cùng phát triển hạ tầng và phần mềm hỗ trợ điện toán tiên tiến, mô phỏng và phân tích dựa trên AI.
Kiến trúc sư giải pháp NVIDIA, Khoa học dữ liệu (Làm việc từ xa tại Úc)
Dẫn dắt khách hàng và đối tác tại Úc áp dụng các nền tảng AI tạo sinh của NVIDIA. Thiết kế kiến trúc có khả năng mở rộng, bản thử nghiệm khái niệm và các giải pháp AI tác tử trên phần cứng và phần mềm NVIDIA.
Mô tả
- Dẫn dắt các hoạt động tương tác kỹ thuật với khách hàng doanh nghiệp và đối tác trong nhiều ngành
- Ánh xạ khối lượng công việc của khách hàng vào hệ sinh thái phần cứng và phần mềm NVIDIA
- Tư vấn cho khách hàng về việc áp dụng và mở rộng quy mô các nền tảng NVIDIA
- Quản lý quan hệ đối tác kỹ thuật và hoạt động hỗ trợ đối tác, tập trung vào presales
- Hỗ trợ khách hàng tái thiết kế quy trình doanh nghiệp bằng AI tác tử trên các nền tảng NVIDIA
- Triển khai tương tác kỹ thuật, hỗ trợ áp dụng, trình diễn bản thử nghiệm khái niệm và hỗ trợ xây dựng quan hệ với lãnh đạo
- Phối hợp với nhà phát triển, nhà nghiên cứu, chuyên gia khoa học dữ liệu, quản lý CNTT và lãnh đạo cấp cao
- Thúc đẩy việc áp dụng NVIDIA NeMo và NIM trong các sản phẩm, nền tảng AI tạo sinh và dịch vụ khách hàng
- Đồng thiết kế kiến trúc có khả năng mở rộng, định hướng kỹ thuật, các mốc tích hợp và kế hoạch triển khai với khách hàng và đối tác
- Phối hợp với các nhóm Kiến trúc giải pháp, kỹ thuật, sản phẩm và kinh doanh để cung cấp các giải pháp AI tạo sinh toàn diện
- Dẫn dắt các hoạt động tương tác kỹ thuật, giải quyết vấn đề phức tạp và đại diện cho yêu cầu kỹ thuật của khách hàng
- Phát triển và trình diễn các bản thử nghiệm khái niệm bao gồm đường ống dữ liệu Python, huấn luyện mô hình AI và học sâu, cùng triển khai dạng container
- Xây dựng chương trình đào tạo cho đối tác và Kiến trúc sư giải pháp, cùng sách trắng, bài viết blog và nội dung wiki
- Phối hợp với các nhóm kỹ thuật, sản phẩm và kinh doanh tại khu vực APAC và trụ sở chính trong phát triển giải pháp
- Triển khai các khóa học của NVIDIA Deep Learning Institute và các buổi Skills Transfer cho khách hàng, OEM và đối tác
Yêu cầu
- Có vài năm kinh nghiệm chuyên môn với vai trò nhà khoa học dữ liệu, thực hiện các dự án AI, học sâu hoặc học máy cho khách hàng
- Có nền tảng về thị giác máy tính, AI đàm thoại hoặc các công nghệ phân tích dữ liệu
- Có bằng cử nhân, thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính, kỹ thuật điện hoặc máy tính, vật lý, toán học, một ngành kỹ thuật khác hoặc lĩnh vực liên quan, hoặc kinh nghiệm tương đương
- Có kinh nghiệm vững về làm việc trực tiếp với khách hàng, presales, tư vấn và kỹ thuật trong các khung AI, học máy hoặc dữ liệu lớn
- Có ít nhất năm năm kinh nghiệm chuyên môn về học sâu, khoa học dữ liệu hoặc phát triển phần mềm
- Hiểu biết về điện toán song song dựa trên GPU
- Có kinh nghiệm thực tế phát triển quy trình tạo sinh tăng cường truy xuất và AI tác tử
- Có kinh nghiệm sử dụng LangChain và LangGraph để điều phối các mô hình ngôn ngữ lớn
- Có kiến thức thực hành về Kubernetes và hạ tầng điện toán, lưu trữ và mạng tại trung tâm dữ liệu
- Có kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và lời nói tốt
- Có khả năng phối hợp với các nhóm quản lý và kỹ thuật, đồng thời chia sẻ kiến thức với khách hàng, đối tác và đồng nghiệp
- Có khả năng làm việc từ xa, sắp xếp ưu tiên và lập kế hoạch hiệu quả trong một nhóm nhỏ
- Có kinh nghiệm dẫn dắt các nhóm kỹ thuật cho đối tác hoặc khách hàng, hoặc tư vấn và cố vấn về các dự án AI là một lợi thế
- Có kinh nghiệm quản lý các dự án AI hoặc khoa học dữ liệu và điều phối các bên liên quan là một lợi thế
- Có kinh nghiệm với nền tảng SDK NVIDIA, NeMo, NIM, các khung học máy và học sâu, cùng các công cụ MLOps là một lợi thế
- Có kinh nghiệm thiết kế giải pháp đám mây và làm việc với API, microservice, nền tảng điều phối, hệ thống lưu trữ và kỹ thuật di chuyển dữ liệu là một lợi thế
Phúc lợi
- Cơ hội việc làm bình đẳng trong môi trường làm việc đa dạng
- Cơ hội phát triển chuyên môn và học tập liên tục
- Cơ hội chia sẻ kiến thức trong toàn đội
- Hình thức làm việc từ xa