NVIDIA 致力于开发加速计算和人工智能技术，广泛应用于游戏、数据中心、云计算、医疗保健、制造、汽车和机器人等领域。其业务涵盖图形处理器、人工智能平台、仿真技术及面向行业的解决方案，包括支持协作式 3D 工作流程的 NVIDIA Omniverse、用于自动驾驶汽车开发的 NVIDIA DRIVE，以及面向医疗应用的 NVIDIA Clara。公司汇聚了众多技术团队，专注于构建支持先进计算、仿真和人工智能驱动分析的基础设施与软件。
NVIDIA 高级架构师：代码模型性能与后训练（美国远程）
负责 NVIDIA 代码生成与软件工程 AI 模型的性能评估和后训练。开发基准测试、奖励策略及可扩展的训练基础设施。
描述
- 构建评估框架，衡量代码模型在代码生成、调试、补全、代码库推理及多步骤软件工程任务上的表现。
- 开发并优化后训练流程，采用监督微调、偏好优化、强化学习，以及基于结果或过程的奖励建模。
- 分析基准测试结果、训练动态、失效模式和模型行为，找出改进机会。
- 通过定向训练、奖励设计、课程开发和迭代式错误分析，提升模型处理复杂编码任务的能力。
- 构建可扩展、可复现的基础设施，用于训练实验、评估流程和性能分析。
- 与研究科学家、基础设施工程师及产品团队合作，将模型洞察转化为生产能力。
任职要求
- 计算机科学或人工智能相关专业学士学位，或具备同等经验。
- 至少 12 年相关工作经验。
- 具备扎实的 Python 编程能力。
- 深入了解大型语言模型、Transformer 架构，以及生成模型的训练与评估。
- 掌握强化学习算法及其实现基础，包括马尔可夫决策过程、策略和奖励设计。
- 深入掌握软件工程基础、代码生成、自动化测试和程序正确性。
- 曾领导模型开发生命周期，包括数据集版本管理、实验跟踪和评估流程。
- 有训练或后训练先进代码模型或软件工程智能体模型的经验。
- 具备执行式和可验证奖励、奖励投机缓解及自动化代码评估方面的经验。
- 熟悉 SWE-bench 等代码基准测试和评估环境。
福利待遇
- 具有竞争力的薪酬。
- 全面的福利计划。
- 股权。
- 为员工及其家人提供福利。