Senior Software Ingenieur, RL Post-Training Frameworks — NVIDIA (ufficio Zurich)
NeuCHF 101'500 - 154'000
NVIDIA (ufficio Zurich) · Zürich (ZH)
- Ort
- Zürich
- Vertrag
- full-time
- Veröffentlicht
- vor 2 Tagen
LohnCHF 101'500 - 154'000
Rollenüberblick
Verstärkungslernen nach dem Training treibt heute einige der wichtigsten Fähigkeiten in der KI voran.
Es ist der Prozess, der ein Modell lehrt, schwierige Probleme zu durchdenken, komplexen Anweisungen zu folgen und als autonomer Agent zu handeln.
Es ist auch eine der schwierigsten Infrastrukturherausforderungen in diesem Bereich.
- Verstärkungslernen nach dem Training treibt heute einige der wichtigsten Fähigkeiten in der KI voran.
- Es ist der Prozess, der ein Modell lehrt, schwierige Probleme zu durchdenken, komplexen Anweisungen zu folgen und als autonomer Agent zu handeln.
Weitere Details
- NVIDIA baut ein RL Frameworks Engineering-Team auf, um die Open-Source-Tools und Infrastruktur zu entwickeln, auf die KI-Forscher und Post-Training-Teams angewiesen sind. Das Team umfasst den gesamten
- Es bedeutet auch, sich für die Bedürfnisse von Forschern und Partnern mit NVIDIAs Netzwerk-, Mathematikbibliotheks- und Compilerteams einzusetzen, damit die Funktionen, die RL-Workloads erfordern, priorisiert und bereitgestellt werden, und mit Hardwareteams zusammenzuarbeiten, um die Vorteile der Hardwarefunktionen der nächsten Generation in Post-Training-Workloads zu nutzen. Was wir sehen müssen:
- 5+ Jahre Berufserfahrung in verteilten Systemen, High-Performance-Computing, Deep-Learning-Infrastruktur oder ML-Systemtechnik Starke Kenntnisse in Python und C/C++
Notizen und Originalinhalt
- NVIDIA baut ein RL Frameworks Engineering-Team auf, um die Open-Source-Tools und Infrastruktur zu entwickeln, auf die KI-Forscher und Post-Training-Teams angewiesen sind.
- Das Team umfasst den gesamten
- Es bedeutet auch, sich für die Bedürfnisse von Forschern und Partnern mit NVIDIAs Netzwerk-, Mathematikbibliotheks- und Compilerteams einzusetzen, damit die Funktionen, die RL-Workloads erfordern, priorisiert und bereitgestellt werden, und mit Hardwareteams zusammenzuarbeiten, um die Vorteile der Hardwarefunktionen der nächsten Generation in Post-Training-Workloads zu nutzen.
- Was wir sehen müssen:
- 5+ Jahre Berufserfahrung in verteilten Systemen, High-Performance-Computing, Deep-Learning-Infrastruktur oder ML-Systemtechnik
- Starke Kenntnisse in Python und C/C++
