Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln von Deep Learning-Methoden für Weltrekonstruktion und generative Modellierung.
- Unternehmen: Arbeiten Sie mit einem Team von Forschern und Entwicklern an innovativen Technologien.
- Vorteile: Hoch wettbewerbsfähige Gehälter und ein umfassendes Leistungspaket.
- Weitere Informationen: Reise zu Konferenzen kann erforderlich sein (1-2 Mal pro Jahr).
- Warum dieser Job: Möglichkeit, an der Schnittstelle von KI und Computer Vision zu arbeiten.
- Qualifikationen: PhD oder MS in Ingenieurwesen oder Informatik mit relevanter Erfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden:
- Entwickeln und Anpassen von Deep Learning-basierten Methoden für NuRec-Weltrekonstruktion, neuartige Sichtsynthetisierung, generative Bild- und Videomodellierung, Szenenvervollständigung und neuronales Rendering.
- Anwenden Ihres umfangreichen Wissens über Deep Learning-Tools und -Methoden, 3D-Computergraphik, Computer Vision und Simulation.
- Prototyping experimenteller Lösungen mit Python, PyTorch, modernen DL-Frameworks und KI-Tools für schnelle RnD-Iterationen.
- Verbessern der Realismus, Konsistenz und Kontrollierbarkeit generierter Szenen, insbesondere für Blickwinkel und Trajektorien, die über den ursprünglich erfassten Sensorpfad hinausgehen.
- Aufbauen von Evaluierungs- und agentischen KI-unterstützten Forschungsabläufen für Qualitätsprüfung, Regressionserkennung, Experimentautomatisierung und schnellere Modelliteration.
- Zusammenarbeit mit einem Team von Forschern und Entwicklern, um vielversprechende Forschungsergebnisse in robuste, nutzbare Technologien umzuwandeln.
Was wir sehen müssen:
- PhD von einer führenden Universität in einem ingenieurtechnischen oder computerwissenschaftlichen Bereich und 1+ Jahre Erfahrung oder MS (oder gleichwertige Erfahrung) und 5+ Jahre relevante Berufserfahrung.
- Starkes Wissen über zeitgenössische ML/DL-Algorithmen und -Architekturen sowie praktische Erfahrung bei der Bewältigung realer Herausforderungen mit Deep Learning.
- Solides Verständnis zeitgenössischer Methoden in Computergraphik, Computer Vision, neuronales Rendering oder 3D-Rekonstruktion.
- Solide Kenntnisse in Python und PyTorch.
- Exzellente mathematische Fähigkeiten.
- Starke Arbeitsmoral: selbstmotiviert und in der Lage, konstruktives Feedback zu erhalten. Integriert sich gut in die Arbeit und ist ein ausgezeichneter Teamkollege. Zeigt eine kollaborative und kooperative Einstellung. Versteht und schätzt Zeitpläne und Fristen.
- Exzellente mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
Wie Sie sich von der Masse abheben können:
- Veröffentlichungen in erstklassigen Machine Learning-, Computer Vision-, Grafik- oder Robotik-Veranstaltungen.
- Erfahrung mit Bild-/Video-generativen Modellen, Weltgrundlagenmodellen, 3D-Gaussian Splatting, NeRFs, differenzierbarem Rendering oder vorwärtsgerichteter Szenenrekonstruktion.
- Erfahrung mit autonomen Systemen, Robotik, synthetischer Datengenerierung oder geschlossenen Simulationen.
- Erfahrung mit agentischen KI-Tools zur Beschleunigung von Forschung, Experimentierung, Bewertung oder Produktivitätsabläufen.
- Starkes Wissen in C/C++/CUDA, Softwareentwicklung, Programmiertechniken.
- Reisen kann für Konferenzen und andere Veranstaltungen erforderlich sein (1 - 2 Mal pro Jahr).
Mit hoch wettbewerbsfähigen Gehältern und einem umfassenden Leistungspaket.
Applied AI Researcher - World Reconstruction and Generation Arbeitgeber: NVIDIA Gruppe
Das Unternehmen bietet eine dynamische Forschungsumgebung in der KI-Branche. Die Mitarbeiter profitieren von einem umfassenden Leistungspaket und hoch wettbewerbsfähigen Gehältern. Das Team besteht aus Experten in den Bereichen Deep Learning und Computer Vision, die innovative Lösungen entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied AI Researcher - World Reconstruction and Generation erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei NVIDIA Gruppe anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Applied AI Researcher - World Reconstruction and Generation bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei NVIDIA Gruppe vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied AI Researcher - World Reconstruction and Generation mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei NVIDIA Gruppe klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Gruppe vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
