Senior Solutions Architect, Robotics Foundation Model Training

🕒 il y a 23 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $152 000 - $287 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 1%

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

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

• Equity • Benefits