Relational Foundation Model Engineer, Modern Data Stack

🕒 il y a 26 jours

🌐 Allemagne, Royaume-Uni, +2 autres pays – Distant

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NVIDIA

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Fondée en 1993

🏥 Santé

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Collaborate with researchers/engineers to enhance our Transformer and GNN-based models to operate seamlessly over any relational schema and heterogeneous graph. • Gain hands-on experience with high-impact use cases such as forecasting, entity matching, customer retention and fraud detection – all built on top of a single, extensible foundation model. • Leverage your knowledge in ML and AI to tackle real challenges while contributing to scalable and adaptable solutions that push the boundaries of what’s possible. • Work may span the full lifecycle of modern ML systems: from architecture design/training to post-training optimization and inference acceleration. • You will contribute to our next generation of the Relational Foundation Model.

🎯 Exigences

• MS or PhD in Machine Learning, Computer Science, or equivalent program • Proficiency in Python and deep learning frameworks, such as PyTorch • At least 8 years of research experience in designing ML algorithm solutions • Practical experience in using Predictive Models in Real World Applications • Familiarity with graph-based machine learning; publications at venues such as NeurIPS, ICLR, ICML, or similar

🏖️ Avantages

• Health insurance • Flexible working hours • Professional development opportunities