Senior Solutions Architect, Higher Education and Research, Multimodal and Physical AI — NVIDIA (ufficio Zurich)

Description complète

NVIDIA redéfinit le graphisme informatique et l'informatique accélérée depuis trois décennies. Aujourd'hui, nous profitons du potentiel illimité de l'IA pour définir la prochaine ère de l'informatique. Faire ce qui n'a jamais été fait avant prend la vision, l'innovation et le talent exceptionnel. En tant que NVIDIAN, vous serez immergé dans un environnement diversifié et solidaire où chacun est encouragé à faire son meilleur travail et à avoir un impact durable sur le monde. Nous sommes à la recherche d'un architecte Solutions pour travailler avec les universités et les partenaires de recherche. Solutions Architects sont les principaux contacts techniques pour nos clients et s'engagent en profondeur avec les chercheurs et les développeurs d'applications pour conduire l'adoption de la technologie NVIDIA. Nous recherchons une personne qui combine une compréhension complexe de l'IA multimodale et de l'IA physique avec une expertise en informatique accélérée et en architecture.

Ce que vous ferez

• S'associer directement avec les principaux laboratoires de recherche, chercheurs et professeurs d'université en tant que conseiller technique de confiance : développer une compréhension approfondie de leurs objectifs scientifiques et diriger des projets de recherche conjoints à l'échelle supercomputante.
• Identifier et accélérer les charges de travail à impact élevé en intégrant les cadres, les bibliothèques et les logiciels de base de NVIDIA dans les projets de recherche, et aider les chercheurs à amplifier leur impact au moyen de publications, de présentations de conférences et de contenu technique.
• Plaidoyer pour l'informatique accélérée, la robotique, l'IA multimodale et l'IA physique, et fournir des formations pratiques, des ateliers, des conférences et des démonstrations sur les plateformes de NVIDIA, et mentorer les utilisateurs pour devenir champions de NVIDIA.
• Suivre les nouvelles tendances de la recherche et transformer les écarts entre les besoins des chercheurs et les offres de NVIDIA en solutions prototypées et en rétroaction directe à NVIDIA Engineering.
• Maintenez une expertise approfondie dans votre domaine tout en restant polyvalent sur toute la plateforme de NVIDIA : GPU, CPU, réseau et logiciel

Ce que nous devons voir

• Diplôme d'études supérieures d'une université de premier plan dans une discipline liée aux STEM ou expérience équivalente.
• 5+ ans à travers le cycle de vie multimodal et le monde modèle sur les systèmes multi-noeud GPU: la distribution de données vidéo et image à l'échelle, pré-formation et post-formation, évaluation, et inférence efficace.
• Forte capacité de collaboration et de communication, avec la capacité d'établir des relations avec les intervenants du milieu universitaire et de la recherche, et de communiquer clairement des idées complexes à des auditoires experts et non experts.
• Action orientée, analytique, automotivée, et un apprenant passionné, avec d'excellentes compétences organisationnelles pour travailler dans un environnement fortement multitâche.
• Fluent en anglais, à la fois oral et écrit, et confortable de travailler en Python

Comment se démarquer de la foule

• PhD d'une université de premier plan dans une discipline liée aux STEM, avec 3 ans et plus de recherche dans le domaine.
• Une expérience de leadership de la pensée : publications à impact élevé, conférences et ateliers universitaires, ainsi qu'une bonne compréhension de l'engagement des politiques scientifiques, des processus de subventions ou des structures nationales et européennes des programmes de recherche.
• Expérience avec la pile de NVIDIA pour l'IA visuelle et multimodale, construite sur CUDA et CUDA-X, y compris les modèles de fondation mondiale Cosmos, NeMo Framework et Megatron pour la formation de modèles multimodal, la méthodologie Nemotron multimodale, la plateforme robotique Isaac, NuRec pour la reconstruction neuronale, TensorRT et NIM pour le déploiement, et les cadres de domaines tels que MONAI pour l'imagerie médicale.

En tant qu'architecte de solutions, il y a des déplacements (20% du temps de travail), car souvent la meilleure façon de comprendre les choses est une rencontre en face à face, mais le travail n'est pas la vie sur la route. Nous faisons un grand usage des outils de conférence, et vous êtes habilité à comprendre comment faire le travail et faire ce qu'il faut pour que nos clients réussissent