Ingenieur/in für Foundation Models strukturierter Daten im Bereich Modern Data Stack

🔥 vor 10 Minuten

🌐 Deutschland, Frankreich – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingenieur

👻 Geisterscore 11%

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

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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

• An der nächsten Generation von Foundation Models für strukturierte Daten mitwirken • Mit Forschenden und Ingenieurinnen und Ingenieuren zusammenarbeiten, um Foundation Models für relationale Schemata, heterogene Graphen, tabellarische Daten und Zeitreihen weiterzuentwickeln • Benchmarks konzipieren und durchführen, um die Generalisierungsfähigkeit über verschiedene Bereiche strukturierter Daten hinweg zu bewerten • Benchmark-Ergebnisse nutzen, um die Modelle zu verbessern • Kenntnisse in ML und KI auf praxisnahe Herausforderungen anwenden und zu skalierbaren, anpassungsfähigen Lösungen beitragen • Den gesamten Lebenszyklus moderner ML-Systeme begleiten – von der Architekturplanung und dem Training über die Optimierung nach dem Training bis hin zur Beschleunigung der Inferenz

🎯 Anforderungen

• Masterabschluss oder Promotion in Machine Learning, Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang • Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch • Mindestens fünf Jahre Forschungserfahrung in der Entwicklung von Lösungen für ML-Algorithmen • Praktische Erfahrung mit dem Einsatz von Predictive Models in realen Anwendungen • Erfahrung mit Zeitreihenprognosen sowie tabellarischen oder relationalen Foundation Models, einschließlich Pretraining, Fine-Tuning oder Benchmarking • Vertrautheit mit graphenbasiertem Machine Learning • Veröffentlichungen auf Konferenzen wie NeurIPS, ICLR, ICML, KDD oder vergleichbaren Veranstaltungen