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。
英伟达开发者关系经理——基础人工智能研究（加利福尼亚州远程办公）
负责与推动基础模型和人工智能系统发展的学术研究人员开展技术交流。将训练、推理和可扩展计算领域的前沿研究与英伟达平台及开发者项目连接起来。
描述
- 为领先的学术人工智能实验室提供有关基础模型、大语言模型、多模态人工智能、推理、训练、推理部署和人工智能系统的咨询。
- 寻找高价值研究工作负载，评估英伟达软件、系统和加速计算如何提升模型性能、可扩展性和效率。
- 与首席研究员、博士后研究人员、研究生和实验室负责人合作，了解研究重点、技术障碍、基础设施需求和合作机会。
- 关注研究论文、基准测试、开源项目和学术实验室中的前沿人工智能发展，发掘新兴趋势和平台机会。
- 与研究客户经理、解决方案架构师、产品、工程和业务拓展团队合作，推动研究人员采用相关技术并建立长期关系。
- 将学术界反馈转化为产品路线图、开发者计划、教育项目和平台战略的实际参考。
- 通过技术内容、研讨会、大学合作以及面向研究实验室的项目，代表英伟达参加领先的人工智能、机器学习和系统研究活动。
任职要求
- 计算机科学、人工智能、机器学习、应用数学、电气工程或相关技术学科博士学位，或具备同等研究经验。
- 拥有至少五年的科技行业经验，涉及软件工程、开发者关系、技术合作、解决方案架构或产品管理，其中至少三年具有人工智能实践经验。
- 深入了解基础人工智能，包括大语言模型、多模态模型、生成式人工智能、推理、后训练、模型评估或人工智能系统研究。
- 深入理解人工智能开发生命周期，包括预训练、微调、后训练、优化、评估、部署和模型服务。
- 具备使用 PyTorch、JAX、分布式训练框架、推理系统、模型服务平台、评估流水线和 GPU 加速工作流等研究工具与平台的实践经验。
- 理解可扩展人工智能基础设施，包括分布式训练、并行化、检查点、内存优化、批处理、调度、延迟、吞吐量以及成本与性能之间的权衡。
- 熟悉提升模型效率和质量的技术，包括量化、蒸馏、稀疏化、推测解码、注意力优化、合成数据生成、RLHF/RLAIF 和偏好优化。
- 能够与领先学术实验室讨论前沿研究挑战，包括扩展行为、计算效率、模型质量、基准设计、可复现性、可靠性和研究影响力。
- 通过论文、开源工作、学术合作、技术领导力或对先进人工智能系统的直接贡献，证明具备研究领域的可信度。
- 具备 CUDA、CUDA-X 库、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、NIM、NeMo、Megatron、Transformer Engine、NCCL、DGX、NVLink、InfiniBand 或 NVIDIA AI Enterprise 等英伟达人工智能技术经验。
- 与领先人工智能实验室、大学、研究机构、基准测试社区或大型开源人工智能项目建立了联系。
- 能够将先进人工智能研究转化为演示、教程、参考架构、研讨会、技术文章或开发者赋能项目，并有成功经验。
- 具备在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、AAAI 或同类研究活动中进行演讲或发表演讲的经验。
- 能够识别新兴研究方向，并将其转化为合作、平台采用和生态系统机会。
福利待遇
- 股权
- 福利