Tech Engagement Lead, AI Labs

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🌐 Frankreich, Vereinigtes Königreich – Remote

🇫🇷 Frankreich – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 21%

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

WebsiteLinkedInAlle Stellen

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

• Build trusted relationships with senior research, engineering, and infrastructure leaders at frontier AI labs and model builders • Serve as a primary technical point of contact across NVIDIA and partner organizations • Track frontier research, model architectures, training methods, post-training, inference systems, agents, world models, robotics, vision, and emerging AI workloads • Identify future workloads, use cases, and technical requirements shaping AI infrastructure • Help partners adopt and optimize NVIDIA GPUs, systems, networking, and software libraries across development pipelines • Communicate partner requirements to NVIDIA hardware and software product teams and influence platform improvements • Support technical assessment of new AI labs with Corporate Development, NVentures, VC Alliances, and other NVIDIA teams • Define technical objectives, integration plans, milestones, success criteria, and partner-specific roadmaps • Draft technical collaboration agreements and related working documents • Partner with Marketing, Events, Communications, and PR to showcase successful collaborations through events, blogs, announcements, case studies, panels, and demos

🎯 Anforderungen

• B.S. degree or equivalent experience • 8+ years of experience in AI research, AI infrastructure, distributed systems, GPU computing, technical product management, or engineering • Current understanding of frontier AI research, model development, training, post-training, inference, and emerging AI workloads • Practical understanding of GPU platforms and AI software libraries, including CUDA, CUDA-X, NCCL, PyTorch or JAX, and relevant training or inference systems • Experience with large-scale GPU clusters, high-speed networking, distributed storage, workload orchestration, performance optimization, and cloud or on-premises infrastructure • Ability to understand complex model-builder architectures, identify technical bottlenecks, and translate them into actionable engineering and product requirements • Excellent written and verbal communication skills, including the ability to explain complex technical subjects clearly to technical and non-technical audiences • Ability to operate effectively across NVIDIA Product, Engineering, Sales, Marketing, Events, PR, Corporate Development, NVentures, and executive teams • Hands-on experience with large language models, multimodal models, diffusion or video models, reinforcement learning, agents, world models, robotics, or other frontier workloads • Experience working below the framework layer with CUDA kernels, communication libraries, compilers, memory movement, precision, or performance optimization • Track record of turning research or infrastructure insights into product requirements, platform improvements, technical integrations, public technical content, or joint customer success • Strong curiosity, sound technical judgment, and ability to stay current as the AI landscape evolves • Ability to thrive in a startup mindset and dynamic environment, adapting quickly to evolving AI landscapes

🏖️ Vorteile

• Professional growth opportunity • Opportunity to shape NVIDIA’s hardware and software platform • Opportunity to work with leading AI research labs and innovative technologies • Significant impact on NVIDIA’s Generative AI business