Senior Research Engineer, OmniDreams and Alpasim

Computer graphics bewegt sich in eine neural-first Ära. Neuronale Rekonstruktionstechniken wie NeRFs und Gaussian Splatting haben es ermöglicht, reale Szenen mit sensorrealistischer Genauigkeit zu erfassen; der nächste Schritt besteht darin, Systeme zu entwickeln, die Welten interaktiv generieren, erweitern, transformieren und simulieren können. NVIDIA gestaltet diese Zukunft durch OmniDreams und AlpaSim. OmniDreams ist unser Echtzeit-Diffusions-Weltmodellansatz. AlpaSim ist das Simulationssystem, das Richtlinien, Renderer, Verkehr, Physik und Bewertung in eine nutzbare geschlossene Plattform integriert. Gemeinsam weisen sie auf einen neuen Rendering-Stack hin, bei dem rekonstruierte Szenen, generierte Welten und Simulationen diese Vision ermöglichen: „träume es, steuere es“. Wir suchen einen herausragenden Research Engineer, der dabei hilft, brandneue Forschung in funktionierende Technologie umzusetzen. Sie werden eng mit Forschungsteams zusammenarbeiten und dabei tief hands-on bleiben: Prototyping neuer Modell- und Rendering-Ideen, scharfe Designentscheidungen treffen, Leistung optimieren, mit nachgelagerten Stacks integrieren und Systeme aufbauen, die bewertet, veröffentlicht und im Laufe der Zeit verbessert werden können.

Was Sie tun werden:

• Eng mit Forschungsteams zusammenarbeiten, um neuronale Grafik- und Weltsimulations-Techniken zu gestalten, während das Feld noch erfunden wird
• Prototypen und produktionsreife Implementierungen in den Bereichen neuronale Rekonstruktion, Diffusions-/Weltmodelle, Rendering, Simulation und Echtzeitinferenz erstellen
• Generierte Welten, rekonstruierte Szenen, steuerbare Simulationszustände und nachgelagerte Bewertungszyklen in kohärente End-to-End-Systeme integrieren
• Leistung, Latenz, Speicher, zeitliche Konsistenz, Steuerbarkeit, Qualität und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler in Echtzeit-Pipelines vorantreiben
• Prinzipielle technische Abwägungen zwischen Modellen, Renderern, GPU-Systemen, Datenpipelines und Produktbeschränkungen treffen
• NVIDIAs breitere Richtung in der neuronalen Grafik beeinflussen, indem Grenzideen in Systeme verankert werden, die laufen, skalieren und uns lehren, was wichtig ist

Was wir sehen müssen:

• Hintergrund in Informatik, Computergraphik, maschinellem Lernen, Elektrotechnik oder gleichwertige praktische Erfahrung
• 8+ Jahre technische Erfahrung oder eine gleichwertige Bilanz außergewöhnlicher technischer Beiträge
• Tiefe praktische Expertise in einem oder mehreren Bereichen: neuronales Rendering, Weltmodelle, Diffusions-/Videogenerierung, neuronale Rekonstruktion, Computer Vision, Simulation oder ML-Systeme
• Starke Implementierungsfähigkeiten in realen Softwaresystemen, einschließlich Debugging, Optimierung, Integration und leistungsbewusster Gestaltung
• Erfahrung in der Umsetzung von Forschungskonzepten über den gesamten Lebenszyklus von Prototypen bis hin zu robusten, bewerteten, produktionsreifen Technologien
• Fähigkeit, mehrdeutige, teamübergreifende technische Arbeiten zu leiten und die Abwägungen hinter architektonischen Entscheidungen zu kommunizieren

Wege, sich von der Masse abzuheben:

• Praktische Arbeit mit Gaussian Splatting, NeRFs, differenzierbarem Rendering, Diffusionsmodellen, Videogenerierung, steuerbaren Weltmodellen oder neuronaler Inhaltserzeugung
• Erfahrung im Aufbau von Echtzeitgrafiken, Simulationen, Robotik, AV, physikalischer KI, Spiel-Engines oder Medienerstellungssystemen
• Starker Standpunkt dazu, wie KI Unterhaltung, Grafik, Medien und interaktive Inhaltserstellung verändern wird
• Erfahrung mit CUDA, Slang, Grafik-APIs, Echtzeit-Engines, GPU-Leistung oder ML-Inferenzoptimierung
• Veröffentlichungen, Patente, Open-Source-Führung, ausgelieferte Systeme oder technische Auswirkungen auf Feldebene in Grafik, KI, Simulation oder ML-Systemen