Ingenieur/in für relationale Foundation Models im Bereich Modern Data Stack

🕒 vor 3 Monaten

🌐 Deutschland, Vereinigtes Königreich, +2 weitere Länder – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇨🇭 Schweiz – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

👷🏻‍♀️ Ingenieur

👻 Geisterscore 40%

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

• Zusammenarbeit mit Researcherinnen, Researchern und Ingenieurinnen und Ingenieuren zur Weiterentwicklung von Transformer- und GNN-basierten Modellen für relationale Schemata und heterogene Graphen • Praktische Erfahrung mit Anwendungsfällen wie Prognosen, Entity Matching, Kundenbindung und Betrugserkennung sammeln • Kenntnisse in ML und AI einsetzen, um reale Herausforderungen zu lösen und skalierbare, anpassungsfähige Lösungen zu entwickeln • An verschiedenen Phasen des ML-Systemlebenszyklus mitwirken, einschließlich Architekturdesign, Training, Post-Training-Optimierung und Beschleunigung der Inferenz • Zur nächsten Generation des relationalen Foundation Models beitragen

🎯 Anforderungen

• Masterabschluss oder Promotion in Machine Learning, Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang • Sehr gute Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch • Mindestens 8 Jahre Forschungserfahrung in der Entwicklung von Lösungen für ML-Algorithmen • Praktische Erfahrung mit dem Einsatz von Predictive Models in realen Anwendungen • Vertrautheit mit graphenbasiertem Machine Learning; Veröffentlichungen auf Konferenzen wie NeurIPS, ICLR, ICML oder vergleichbaren Veranstaltungen