Senior AI Solutions Architect – Industrial Engineering

🕒 il y a 1 mois

🏄 California, Texas, +1 états de plus – Distant

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184 000 - $287 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 3%

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.

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NVIDIA

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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

• Support Business Development and Sales teams as part of a Solutions Architecture team, partnering with Industry Business leads, Account Managers, and Developer Relations managers across Industrial Engineering accounts. • Work directly with engineering-software developers and customer simulation teams in a customer-facing setting. • Help developers GPU-accelerate and scale CAE/CFD/FEA solvers and structural, thermal, and fluid-dynamics workloads on NVIDIA accelerated computing and HPC platforms. • Apply physics-informed ML and surrogate modeling, including NVIDIA PhysicsNeMo / Modulus, and NVIDIA Omniverse digital twins to compress design, simulation, and optimization cycles. • Analyze simulation and engineering application architectures and identify opportunities for acceleration. • Provide feedback and collaborate with engineering, product, and research teams. • Deliver trainings, hackathons, and technical demonstrations on NVIDIA solutions and platforms.

🎯 Exigences

• BS/MS/PhD in Mechanical, Aerospace, Civil, or Chemical Engineering, Computational Science, Applied Mathematics, Physics, or a related technical field (or equivalent experience) • 8+ years working in CAE/CFD/FEA or computational engineering • Experience with numerical simulation, solver development, or HPC-based engineering analysis • Hands-on experience with commercial or open-source simulation tools such as Ansys, Siemens Simcenter, Altair, COMSOL, Cadence Fidelity CFD, OpenFOAM, LS-DYNA, or Abaqus • Strong grounding in numerical methods (FEM/FVM/spectral), linear algebra, and mathematics behind physics solvers • Algorithm programming experience using Python and C/C++ • Familiarity with GPU-accelerating compute-intensive workloads • Familiarity with accelerated computing platforms, GPU-based distributed systems, and HPC clusters/schedulers such as Slurm • Familiarity with containers, numerical libraries, modular software design, version control, and GitHub • Experience designing, prototyping, and building complex customer solutions across data pipelines, solvers, compute, networking, and orchestration • Solid written and oral communication skills and familiarity with collaborative environments • Ability to learn, react, and adapt quickly in a fast-paced environment • Experience GPU-accelerating CFD/FEA solvers or developing physics-ML and surrogate models • Background with NVIDIA Omniverse, OpenUSD, and digital-twin workflows • Development experience with NVIDIA software libraries and GPUs, including CUDA and CUDA-X math libraries • Experience with Kubernetes, distributed training, and large-scale inference • Experience supporting or using PCIe accelerators such as GPUs, FPGAs, and DSPs from evaluation to production stages

🏖️ Avantages

• Equity • Benefits • Equal opportunity employer • Inclusive work environment