Auf einen Blick
- Aufgaben: Participate in high impact research projects and evaluate new opportunities in Generative AI.
- Unternehmen: NVIDIA is a leading technology employer known for its innovative AI solutions.
- Vorteile: NVIDIA fosters a diverse work environment and offers opportunities for collaboration with top universities.
- Weitere Informationen: Position located in Bavaria, Germany, focusing on cutting-edge AI technologies.
- Warum dieser Job: Join a dynamic team in Bavaria, a hub for AI and high-performance computing.
- Qualifikationen: Ph.D. in relevant fields and 5+ years of experience in Generative AI research required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
NVIDIA sucht einen Solution Architect für das AI Technology Centre Team in Bayern, Deutschland. Diese Rolle ist ideal für Wissenschaftler, die auch in der Lage sind, starke strategische Fähigkeiten klar zu definieren und anzuwenden. Bewerber müssen über bedeutende Publikationsverzeichnisse, Anerkennung in der Gemeinschaft und Forschungsglaubwürdigkeit verfügen, um mit den herausragenden Forschungsgruppen Europas auf Augenhöhe zusammenzuarbeiten.
Warum Bayern? Bayern hat sich zu einem der stärksten Zentren für KI und Hochleistungsrechnen in Europa entwickelt, mit tiefen industriellen Wurzeln in der Automobil-, Fertigungs- und Ingenieurbranche sowie einem schnell wachsenden Startup-Ökosystem in München und darüber hinaus. Es bietet eine sehr aktive Umgebung für Forschung und Einsatz von Generativer KI, Physischer KI und Agentic KI, die führende Universitäten, Fraunhofer-Institute und Industriepartner zusammenbringt, die fortschrittliche KI-Modelle und -Systeme für reale Anwendungen entwickeln und skalieren.
NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche angesehen! Wir haben einige der innovativsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören. NVIDIA setzt sich dafür ein, ein vielfältiges Arbeitsumfeld zu fördern und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein!
Was Sie tun werden:
- Teilnahme an hochwirksamen Forschungsprojekten zusammen mit Universitätsprofessoren und deren Forschungslabors.
- Identifizierung und Bewertung neuer, wertvoller Forschungsgelegenheiten in Generativer KI, Agentic KI und Physischer KI.
- Förderung der Einführung von NVIDIA-Softwareplattformen und -modellen (wie NeMo, NIMs, Cosmos, Warp, Newton, CUDA-X, NemoClaw, Nemotron AI-Modelle), um bahnbrechende wissenschaftliche Herausforderungen zu bewältigen.
- Gestaltung und Pflege strategischer institutioneller Vereinbarungen mit führenden bayerischen Universitäten und Forschungseinrichtungen.
- Unterstützung akademischer Partner bei der Sicherung wichtiger Forschungsfinanzierungen aus externen Quellen.
- Agieren als Brücke zwischen akademischen Partnern und den Produkt-, Programm- und Engineering-Teams von NVIDIA.
- Kommunikation von Software- und Hardwareanforderungen, um sicherzustellen, dass unsere Lösungen weiterhin erstklassige Forschung vorantreiben.
- Lieferung strategischer Einblicke in aufkommende Trends und Durchbrüche aus dem Forschungssystem oder Laboren.
- Koordination und Durchführung von Outreach-Aktivitäten (z.B. "NVIDIA AI Days", "NVIDIA Agentic AI Events").
- Hilfe für Universitätsprofessoren bei der Betreuung von Postgraduierten.
Was wir sehen müssen:
- Ph.D. in Informatik, Angewandter Mathematik, Physik, Ingenieurwesen, Robotik.
- Forschungspublikationen in Generativer KI, Agentic KI oder Physischer KI.
- Erfahrung in akademischen Forschungsgruppen.
- Umfassendes Wissen über Generative KI, Agentic KI und Physische KI: Wahrnehmung, Sim-to-Real-Transfer, Weltmodelle, LLMs, VLMs, agentische KI-Systeme.
- Erfahrung mit Engagement in der wissenschaftlichen Politik, Förderprozessen oder nationalen/europäischen Forschungsprogrammen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem Teamumfeld und schnelles Erlernen neuer Technologien.
- Über 5 Jahre praktische Erfahrung in der Forschung zu Generativer KI.
Wege, um sich von der Masse abzuheben:
- Postdoktoranden- oder Fakultäts-Erfahrung ist von Vorteil, jedoch nicht mehr als 10 Jahre nach einem Ph.D.
- Anerkennung in der Forschungsgemeinschaft durch Auszeichnungen, benannte Stipendien und Förderungen in den Bereichen Generative KI, Agentic KI und Physische KI.
- Erfahrung im Technologietransfer - Fortschritt von Forschungsprototypen in Richtung Produktintegration oder umfangreiche Plattformbereitstellung.
- Erfahrung im Aufbau und in der Implementierung von Projekten mit NVIDIA-Softwareplattformen.
Senior Solutions Architect, Physical AI, Generative AI and Physical AI at NVAITC Arbeitgeber: DE01 NVIDIA Germany
NVIDIA is located in Bavaria, a strong AI hub with deep industrial roots. The company promotes diversity and offers collaboration with leading universities and research institutions. Employees benefit from a creative and autonomous work environment.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Solutions Architect, Physical AI, Generative AI and Physical AI at NVAITC erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei DE01 NVIDIA Germany zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Solutions Architect, Physical AI, Generative AI and Physical AI at NVAITC mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Solutions Architect, Physical AI, Generative AI and Physical AI at NVAITC bei DE01 NVIDIA Germany gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DE01 NVIDIA Germany vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für DE01 NVIDIA Germany entscheidend sein!
