Senior AI Solutions Architect – Industrial Engineering

🕒 vor 1 Monat

🏄 California, Texas, +1 weitere Bundesländer – Remote

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $287.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 9%

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

• Support Business Development and Sales teams as part of a Solutions Architecture team, partnering with Industry Business leads, Account Managers, and Developer Relations managers across Industrial Engineering accounts. • Work directly with engineering-software developers and customer simulation teams in a customer-facing setting. • Help developers GPU-accelerate and scale CAE/CFD/FEA solvers and structural, thermal, and fluid-dynamics workloads on NVIDIA accelerated computing and HPC platforms. • Apply physics-informed ML and surrogate modeling, including NVIDIA PhysicsNeMo / Modulus, and NVIDIA Omniverse digital twins to compress design, simulation, and optimization cycles. • Analyze simulation and engineering application architectures and identify opportunities for acceleration. • Provide feedback and collaborate with engineering, product, and research teams. • Deliver trainings, hackathons, and technical demonstrations on NVIDIA solutions and platforms.

🎯 Anforderungen

• BS/MS/PhD in Mechanical, Aerospace, Civil, or Chemical Engineering, Computational Science, Applied Mathematics, Physics, or a related technical field (or equivalent experience) • 8+ years working in CAE/CFD/FEA or computational engineering • Experience with numerical simulation, solver development, or HPC-based engineering analysis • Hands-on experience with commercial or open-source simulation tools such as Ansys, Siemens Simcenter, Altair, COMSOL, Cadence Fidelity CFD, OpenFOAM, LS-DYNA, or Abaqus • Strong grounding in numerical methods (FEM/FVM/spectral), linear algebra, and mathematics behind physics solvers • Algorithm programming experience using Python and C/C++ • Familiarity with GPU-accelerating compute-intensive workloads • Familiarity with accelerated computing platforms, GPU-based distributed systems, and HPC clusters/schedulers such as Slurm • Familiarity with containers, numerical libraries, modular software design, version control, and GitHub • Experience designing, prototyping, and building complex customer solutions across data pipelines, solvers, compute, networking, and orchestration • Solid written and oral communication skills and familiarity with collaborative environments • Ability to learn, react, and adapt quickly in a fast-paced environment • Experience GPU-accelerating CFD/FEA solvers or developing physics-ML and surrogate models • Background with NVIDIA Omniverse, OpenUSD, and digital-twin workflows • Development experience with NVIDIA software libraries and GPUs, including CUDA and CUDA-X math libraries • Experience with Kubernetes, distributed training, and large-scale inference • Experience supporting or using PCIe accelerators such as GPUs, FPGAs, and DSPs from evaluation to production stages

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits • Equal opportunity employer • Inclusive work environment