Developer Relations Manager – Higher Education and Research, Foundational AI

🕒 vor 25 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $152.000 - $241.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤝 Entwicklerbeziehungen (DevRel)

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 1%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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NVIDIA

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• Serve as a trusted technical advisor to leading academic AI labs working on foundation models, LLMs, multimodal AI, reasoning, training, inference, and AI systems. • Identify high-impact research workloads where NVIDIA software, systems, and accelerated computing platforms can advance model performance, scale, and efficiency. • Engage principal investigators, postdocs, graduate researchers, and lab leadership to understand research goals, technical blockers, infrastructure needs, and collaboration opportunities. • Track frontier AI research across papers, benchmarks, open-source projects, and academic labs to identify emerging trends and future platform opportunities. • Partner with Research Account Managers, Solution Architects, Product, Engineering, and Business Development teams to support researcher adoption and long-term engagement. • Translate academic feedback into actionable insights for product roadmaps, developer programs, education, and platform strategy. • Support NVIDIA participation in major AI, ML, and systems research venues through technical content, workshops, university engagements, and lab-facing programs.

🎯 Anforderungen

• PhD in Computer Science, AI, Machine Learning, Applied Mathematics, Electrical Engineering, or a related technical field, or equivalent research experience. • 5+ years of experience in the technology industry across software engineering, developer relations, technical partnerships, solutions architecture, or product management, including 3+ years of hands-on experience in AI. • Deep expertise in foundational AI, including LLMs, multimodal models, generative AI, reasoning, post-training, model evaluation, or AI systems research. • Strong understanding of modern AI model development across the lifecycle, including pretraining, fine-tuning, post-training, optimization, evaluation, deployment, and model serving. • Hands-on experience with AI research stacks such as PyTorch, JAX, distributed training frameworks, inference systems, model serving platforms, evaluation pipelines, and GPU-accelerated workflows. • Technical fluency in scalable AI systems, including distributed training, parallelism strategies, checkpointing, memory optimization, batching, scheduling, latency, throughput, and cost-performance tradeoffs. • Familiarity with methods that improve model efficiency and performance, such as quantization, distillation, sparsity, speculative decoding, attention optimization, synthetic data generation, RLHF/RLAIF, and preference optimization. • Ability to engage top academic labs on frontier research challenges, including scaling behavior, compute efficiency, model quality, benchmark methodology, reproducibility, reliability, and research impact. • Demonstrated research credibility through publications, open-source contributions, academic collaborations, technical leadership, or direct work on frontier AI systems. • Experience with NVIDIA AI platforms, including CUDA, CUDA-X libraries, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, NIM, NeMo, Megatron, Transformer Engine, NCCL, DGX, NVLink, InfiniBand, or NVIDIA AI Enterprise. • Established relationships with leading AI labs, academic institutions, research institutes, benchmark communities, or major open-source AI projects. • Track record translating frontier AI research into demos, tutorials, reference architectures, workshops, technical blogs, or developer enablement programs. • Experience presenting at venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI, or related research workshops. • Ability to identify emerging research trends and convert them into strategic opportunities for collaboration, platform adoption, and ecosystem growth.

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits