NVIDIA 致力於開發加速運算與人工智慧技術，廣泛應用於遊戲、資料中心、雲端運算、醫療保健、製造、汽車與機器人等領域。其業務涵蓋圖形處理器、人工智慧平台、模擬技術及產業導向的解決方案，包括支援協作式 3D 工作流程的 NVIDIA Omniverse、用於自動駕駛車輛開發的 NVIDIA DRIVE，以及面向醫療應用的 NVIDIA Clara。公司匯聚眾多技術團隊，專注於打造支援先進運算、模擬與人工智慧驅動分析的基礎架構與軟體。
NVIDIA 資深架構師：程式碼模型效能與後訓練（美國遠端）
負責 NVIDIA 程式碼生成與軟體工程 AI 模型的效能評估及後訓練。開發基準測試、獎勵策略與可擴展的訓練基礎架構。
說明
- 建立評估架構，衡量程式碼模型在程式碼生成、除錯、補全、程式碼儲存庫推理及多步驟軟體工程任務上的表現。
- 開發並最佳化後訓練流程，運用監督式微調、偏好最佳化、強化學習，以及以結果或流程為基礎的獎勵建模。
- 分析基準測試結果、訓練動態、失效模式及模型行為，以找出改進機會。
- 透過目標式訓練、獎勵設計、課程規劃及反覆錯誤分析，提升模型處理複雜程式設計任務的能力。
- 打造可擴展且可重現的基礎架構，支援訓練實驗、評估流程及效能分析。
- 與研究科學家、基礎架構工程師及產品團隊合作，將模型洞察轉化為正式產品能力。
職位要求
- 具備電腦科學或人工智慧相關學士學位，或同等經驗。
- 至少 12 年相關工作經驗。
- 具備紮實的 Python 程式設計能力。
- 深入了解大型語言模型、Transformer 架構，以及生成模型的訓練與評估。
- 具備強化學習演算法及實作的基礎知識，包括馬可夫決策過程、策略與獎勵設計。
- 深入掌握軟體工程基礎、程式碼生成、自動化測試及程式正確性。
- 曾主導模型開發生命週期，包括資料集版本管理、實驗追蹤及評估流程。
- 具備訓練或後訓練先進程式碼模型或軟體工程代理模型的經驗。
- 具備執行式與可驗證獎勵、獎勵鑽漏洞的緩解措施及自動化程式碼評估經驗。
- 熟悉 SWE-bench 等程式碼基準測試與評估環境。
福利待遇
- 具競爭力的薪酬。
- 完善的福利方案。
- 股權。
- 為員工及其家人提供福利。