Senior Solutions Architect, Gen AI

🕒 4 dias atrás

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $184.000 - $287.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

💻 Engenheiro de Soluções

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🤖 Inteligência Artificial

🎮 Jogos

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

A NVIDIA é uma empresa de tecnologia líder, especializada em computação acelerada e inteligência artificial. A companhia é pioneira em avanços em unidades de processamento gráfico (GPUs), computação em nuvem, data centers e realidade virtual, com foco nos setores de games, automotivo, saúde e robótica. As inovações da empresa, como o NVIDIA Omniverse, transformam processos digitais tradicionais ao viabilizar simulações de alta fidelidade e tarefas de renderização. Suas aplicações abrangem diversos setores, desde veículos autônomos com o NVIDIA DRIVE até soluções de saúde com o NVIDIA Clara, além de análises e fluxos de trabalho impulsionados por IA.

Descrição

• Provide hands-on technical mentorship to partners and customers on Nvidia GenAI stack. • Guide customers to develop and deploy Agentic AI workflows on our platforms, quantifying the benefits of our accelerated computing software and hardware. • Build demonstrations and POCs for solutions that address critical business needs of our customers. • Help in draft requirements for missing features to unblock progress at customers/partners. • Educate customers on new NVIDIA GenAI technologies and platforms. • Prepare and deliver technical training presentations and workshops. • Build collateral (notebook/ blog) applied to the industry use-cases. • Partner with NVIDIA engineering, product, sales teams to secure design wins at customers. • Enable development and growth of NVIDIA product features through customer feedback and POC evaluations.

🎯 Requisitos

• Master's or Ph.D. in Computer Science, Artificial Intelligence, or equivalent experience. • 8+ years of hands-on experience in a technical AI role, with a strong emphasis on Gen AI. • Proficient in the latest and greatest model architectures and be able to articulate the computational complexities of each. • Proven track record of deploying and optimizing LLM models for inference in production environments using well known inferencing engines e.g., vLLM, TRT-LLM, SGLang, etc. • Expertise in training and fine-tuning LLMs using popular frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or Hugging Face Transformers. • Solid understanding of GPU cluster architecture and the ability to bring to bear parallel processing for accelerated model training and inference. • Experience with basic DevOps tools e.g., Docker, Kubernetes, GitLab, Linux Command Line, Shell, etc. • Experience leading workshops, training sessions, and presenting technical solutions to diverse audiences.

🏖️ Benefícios

• equity • benefits