Senior Solutions Architect, Robotics Foundation Model Training

🕒 vor 19 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $152.000 - $287.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 1%

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

• Engage with researchers and ML engineers to architect and optimize end-to-end training workflows for robotics foundation models, including World Models, VLAs, and WAMs • Build proof-of-concepts, reference architectures, and agentic workflows to accelerate experimentation, benchmarking, and model improvement of NVIDIA’s robotics open model platforms, including Cosmos and GR00T • Scale pre-training, fine-tuning, and reinforcement learning workloads across multi-GPU and multi-node systems • Improve utilization, throughput, and memory efficiency • Identify and eliminate data pipeline bottlenecks across storage, networking, preprocessing, and data loading for multimodal datasets including video, sensor data, and trajectories • Collaborate with NVIDIA product and engineering teams to provide feedback shaping future Physical AI platforms • Work across research, engineering, and customer teams, influencing product direction and applied AI adoption

🎯 Anforderungen

• MS, PhD, or equivalent experience in Computer Science, Artificial Intelligence, Electrical or Computer Engineering, Robotics, or a related field • 5+ years of industry or research experience in deep learning, distributed computing, or large-scale model training • Hands-on experience training or optimizing multimodal or foundation models, ideally in robotics settings • Experience across the AI model lifecycle, including pre-training, supervised fine-tuning, RL or other post-training methods, evaluation, and model optimization • Strong expertise in distributed training techniques, including data/model/pipeline parallelism, sharding, and checkpointing, on multi-GPU or multi-node systems • Expertise with multimodal training frameworks such as PyTorch, NVIDIA NeMo, JAX, or Hugging Face Transformers • Experience building or working with high-throughput data pipelines for large-scale training, including storage bandwidth, network throughput, and preprocessing such as decoding, tokenization, and batching • Strong communication skills with the ability to effectively collaborate across Researchers, Engineers, and executives • Familiarity with NVIDIA AI and robotics platforms such as Cosmos, GR00T, NeMo, Isaac Sim, and Isaac Lab • Experience with robotics AI workloads, including reinforcement learning in simulation and synthetic data generation • Experience profiling and optimizing workloads using Nsight Systems, Nsight Compute, or PyTorch Profiler • Demonstrated impact improving training efficiency and scaling performance • Experience building agentic workflows for automated experimentation, model evaluation, data analysis, or research acceleration

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits