Responsable des relations techniques

🔥 il y a 1 heure

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

👻 Score fantôme 11%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Configurer une alerte email pour les nouveaux emplois

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

NVIDIA

Site WebLinkedInTous les Emplois

10 000+ employés

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

• Établir des relations avec les responsables techniques et les équipes de recherche des entreprises développant des modèles d’IA • Présenter et optimiser l’ensemble de la stack de calcul accéléré de NVIDIA pour les workflows d’IA générative de bout en bout • Être le principal interlocuteur technique • Intégrer les architectures de GPU NVIDIA, les systèmes DGX, InfiniBand, les bibliothèques CUDA-X, les frameworks NeMo et TensorRT aux pipelines d’entraînement et d’inférence • Définir les objectifs techniques, les gains de performance et les échéances avec les équipes partenaires d’ingénierie et de recherche en IA • Représenter les besoins logiciels des partenaires auprès des équipes produit et d’ingénierie de NVIDIA • Contribuer aux décisions relatives à la roadmap produit en s’appuyant sur les résultats issus d’environnements d’entraînement et d’inférence de modèles à grande échelle • Identifier les tendances communes à différents secteurs et promouvoir l’amélioration des technologies NVIDIA • Organiser des réunions régulières, documenter les enseignements, suivre l’avancement et assurer le reporting en interne • Partager des méthodologies pour concevoir et optimiser des pipelines évolutifs de développement de modèles d’IA générative • Se tenir informé des évolutions des composants matériels, des bibliothèques et des systèmes NVIDIA, et partager les optimisations pertinentes avec les partenaires • Promouvoir les systèmes GPU et les logiciels NVIDIA auprès des partenaires chargés du développement de modèles qui lui sont attribués

🎯 Exigences

• Diplôme de niveau bachelor (Bac+3) ou expérience équivalente • Au moins 7 ans d’expérience dans des fonctions techniques produit ou d’ingénierie, avec une spécialisation en IA/ML, calcul haute performance ou systèmes distribués • Expérience approfondie des plateformes prenant en charge des workloads d’entraînement et d’inférence IA/ML à grande échelle, notamment des systèmes distribués, des infrastructures de données et des technologies de clusters de GPU • Maîtrise pratique des architectures de grands modèles telles que les Transformers et les modèles de diffusion • Connaissance de PyTorch, JAX, CUDA, cuDNN, NCCL, TensorRT et NeMo • Compréhension de la personnalisation des modèles, de l’entraînement distribué et de l’orchestration de l’inférence • Solide compréhension de la gestion de clusters de GPU, des réseaux haut débit, des systèmes de fichiers parallèles et des déploiements on-premise et cloud • Compréhension du fonctionnement à grande échelle des entreprises développant des modèles de grande taille • Capacité démontrée à communiquer avec des cadres dirigeants de l’ingénierie et de la recherche et à les convaincre • Capacité à collaborer avec des ingénieurs, des chercheurs, des dirigeants et des équipes pluridisciplinaires • Expérience pratique des LLM, des modèles de diffusion, des frameworks d’entraînement distribué et des techniques avancées d’optimisation • Compréhension de l’optimisation des performances de systèmes à grande échelle, de Kubernetes et des technologies Cloud Native appliquées aux workloads d’IA