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NVIDIA

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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.

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Beschreibung

• Zusammenarbeit mit angewandten Forschern zur Konzeption, Implementierung und zum Testen der nächsten Generation von RL- und Post-Training-Algorithmen • Beitrag und Weiterentwicklung von Open Source durch die Entwicklung von NeMo-RL, Megatron Core und NeMo Framework sowie noch anzukündigender Software • Mitwirkung als Teil eines Teams beim Post-Training von Nemotron-Modellen • Lösung groß angelegter End-to-End-KI-Trainings- und Inferenz-Herausforderungen über den gesamten Modelllebenszyklus, von der initialen Orchestrierung und Datenvorverarbeitung über das Durchführen und Abstimmen von Modelltrainings bis hin zur Modellbereitstellung • Arbeiten an der Schnittstelle von Computer-Architektur, Bibliotheken, Frameworks, KI-Anwendungen und dem gesamten Software-Stack • Performance-Tuning und Optimierungen, Modelltraining mit Mixed-Precision-Rezepten auf Next‑Gen NVIDIA GPU-Architekturen • Veröffentlichung und Präsentation von Ergebnissen auf akademischen und Industrie-Konferenzen

🎯 Anforderungen

• Bachelor-, Master- oder Promotion (PhD) in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Angewandter Mathematik oder verwandten Bereichen oder gleichwertige Erfahrung • Mindestens 3 Jahre nachweisliche Erfahrung im Bereich Maschinelles Lernen, Systeme, verteiltes Rechnen oder groß angelegtes Modelltraining • Erfahrung mit KI-Frameworks wie PyTorch oder JAX • Erfahrung mit mindestens einer Inferenz- und Deployment-Umgebung wie vLLM, SGLang oder TRT-LLM • Fundierte Kenntnisse in Python-Programmierung, Softwaredesign, Debugging, Performance-Analyse, Test-Design und Dokumentation • Gutes Verständnis der Grundlagen von KI/Deep Learning und deren praktischer Anwendung

🏖️ Vorteile

• Kreatives und eigenverantwortliches Arbeitsumfeld • Möglichkeiten zur Mitarbeit an Open-Source-Technologien • Zugang zu modernster KI-Technologie