Relational Foundation Model Engineer, Modern Data Stack

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NVIDIA

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

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 Forschenden und Ingenieur:innen, um unsere auf Transformer und GNN basierenden Modelle so zu verbessern, dass sie nahtlos mit beliebigen relationalen Schemata und heterogenen Graphen arbeiten. • Praktische Erfahrung mit wirkungsstarken Anwendungsfällen wie Forecasting, Entity Matching, Kundenbindungsanalysen und Betrugserkennung sammeln – alle aufgebaut auf einem einzigen, erweiterbaren Foundation Model. • Nutzen Sie Ihr Wissen in ML und KI, um reale Herausforderungen zu bewältigen und gleichzeitig zu skalierbaren und anpassungsfähigen Lösungen beizutragen, die die Grenzen des Möglichen verschieben. • Die Arbeit kann den gesamten Lebenszyklus moderner ML-Systeme umfassen: von Architekturdesign und Training bis hin zu Optimierung nach dem Training und Beschleunigung der Inferenz. • Sie tragen zur nächsten Generation unseres Relational Foundation Model bei.

🎯 Anforderungen

• Master- oder PhD-Abschluss 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 ML-Algorithmuslösungen • Praktische Erfahrung im Einsatz prädiktiver Modelle in realen Anwendungen • Kenntnisse im graphbasierten Machine Learning; Publikationen auf Konferenzen wie NeurIPS, ICLR, ICML oder ähnlichen

🏖️ Vorteile

• Krankenversicherung • Flexible Arbeitszeiten • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung