Senior Solutions Architect, Generative AI Research

🕒 Junho 24

🐊 Florida, North Carolina, +1 estados a mais – Remoto

🐊 Florida – Remote 🌲 North Carolina – Remote 🌴 South Carolina – Remote

💵 $184.000 - $287.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

💻 Engenheiro de Soluções

🦅 Patrocina Visto H1B

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

🤖 Inteligência Artificial

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

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

• Partner with universities to shape high-impact work on foundation models, generative AI, multimodal AI, reasoning systems, AI agents, and AI systems • Advise labs on GPU-accelerated training, inference studies, agent evaluation, tool-use methods, data pipelines, scaling experiments, and reproducible workflows • Help build research prototypes with researchers utilizing the NVIDIA full stack • Analyze throughput, memory, parallelism, latency, and scaling across workstations, multi-GPU servers, and campus HPC clusters • Translate lab feedback into technical examples, workshops, roadmap input, and adoption guidance for NVIDIA teams • Travel up to 20%

🎯 Requisitos

• BS, MS or PhD in Computer Science, AI/ML, Electrical Engineering, Applied Mathematics, or a related technical field, or equivalent experience • 8+ years of hands-on experience with AI systems, accelerated computing, distributed training, inference studies, or research-scale generative AI workflows • Deep foundational AI expertise across LLMs, VLMs, multimodal models, reasoning, long-context models, fine-tuning, post-training, agentic AI, and evaluation • Strong systems fluency in PyTorch or JAX, Python, Linux, distributed AI, data loading, checkpointing, memory optimization, batching, scheduling, latency, and throughput • Experience guiding faculty, graduate researchers, and research-computing teams on benchmarks, reproducibility, reliability, safety, agent evaluation, and research impact • Clear communication, technical judgment, and comfort turning complex model, agent, and infrastructure questions into practical next steps for labs

🏖️ Benefícios

• Highly competitive salaries • Comprehensive benefits package • Eligibility for equity • Health insurance • Professional development opportunities