Senior Solutions Architect für Hochschulen und Forschung, KI und HP

🔥 vor 17 Stunden

🌐 Deutschland, Frankreich – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

👻 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

• Zusammenarbeit mit führenden Forschungslaboren, Forschenden und Hochschullehrenden als vertrauenswürdige technische Beratung • Wissenschaftliche Ziele verstehen und gemeinsame Forschungsprojekte auf Supercomputing-Ebene vorantreiben • Workloads mit hoher Wirkung identifizieren und beschleunigen, indem NVIDIA-Frameworks, -Bibliotheken und zentrale Software in Forschungsprojekte integriert werden • Forschenden dabei helfen, ihre Wirkung durch Publikationen, Konferenzpräsentationen und technische Inhalte zu steigern • Beschleunigtes Computing und KI-Methoden für wissenschaftliche Entdeckungen fördern • Praxisnahe Schulungen, Workshops, Vorlesungen und Demonstrationen auf verschiedenen NVIDIA-Plattformen durchführen • Power-User dabei unterstützen, zu NVIDIA-Botschafterinnen und -Botschaftern zu werden • Neue Forschungstrends beobachten und prototypische Lösungen entwickeln, die Lücken zwischen den Anforderungen der Forschenden und dem NVIDIA-Angebot schließen • Direktes Feedback an die NVIDIA-Entwicklung geben • Tiefgehende Fachkenntnisse in den Bereichen NVIDIA-GPUs, CPUs, Netzwerke und Software bewahren • Reisen zu persönlichen Kundenterminen; zur Betreuung der Kunden werden zusätzlich Konferenztools eingesetzt

🎯 Anforderungen

• Hochschulabschluss einer renommierten Universität in einer MINT-Fachrichtung oder gleichwertige Berufserfahrung • Mindestens 5 Jahre Erfahrung an der Schnittstelle von HPC und KI • Erfahrung mit dem Betrieb wissenschaftlicher Workloads im großen Maßstab auf GPU-Systemen mit mehreren Knoten • Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning auf wissenschaftliche Workloads • Ausgeprägte Fähigkeiten in Zusammenarbeit und Kommunikation • Fähigkeit, Beziehungen zu Ansprechpartnern aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen aufzubauen • Fähigkeit, komplexe Sachverhalte für fachkundige und fachfremde Zielgruppen verständlich zu vermitteln • Umsetzungsstark, analytisch, selbstmotiviert und mit ausgeprägter Lernbereitschaft • Hervorragendes Organisationstalent in einem stark von Multitasking geprägten Arbeitsumfeld • Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift • Sicherer Umgang mit Python • Von Vorteil: Promotion in einer MINT-Fachrichtung sowie mindestens 3 Jahre Forschungserfahrung in Computational Science in Verbindung mit KI • Von Vorteil: Nachweis hochwirksamer Publikationen sowie Vorträge auf wissenschaftlichen Konferenzen und Workshops • Von Vorteil: Verständnis für wissenschaftspolitische Prozesse, Förderantragsverfahren oder die Strukturen nationaler bzw. europäischer Forschungsprogramme • Von Vorteil: Erfahrung mit NVIDIAs Stack für beschleunigtes Computing, CUDA, CUDA-X-Bibliotheken, PhysicsNeMo, Warp, cuEquivariance, ALCHEMI oder Omniverse

🏖️ Vorteile

• Vielfältiges und unterstützendes Arbeitsumfeld • Reisebereitschaft erforderlich; Konferenztools werden eingesetzt, um die Reisezeit zu reduzieren