Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite mit führenden Forschungseinrichtungen und entwickle innovative Lösungen im Bereich KI und HPC.
- Unternehmen: NVIDIA, ein Pionier in Grafik und beschleunigtem Computing.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Reisen und der Möglichkeit, direkt mit Kunden zu interagieren.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Rechnens und hinterlasse einen bleibenden Eindruck in der Wissenschaft.
- Qualifikationen: Abschluss in einem MINT-Fach und 5+ Jahre Erfahrung in HPC und KI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.
NVIDIA has been redefining computer graphics and accelerated computing for three decades.
Today, we are tapping into the unlimited potential of AI to define the next era of computing.
Doing what has never been done before takes vision, innovation, and exceptional talent.
As an NVIDIAN, you will be immersed in a diverse, supportive environment where everyone is encouraged to do their best work and make a lasting impact on the world.
We are looking for a Solutions Architect to work with academia and research partners.
Solutions Architects are the primary technical contacts for our customers and engage deeply with researchers and application developers to drive the adoption of NVIDIA technology.
We seek an individual who combines an intricate understanding of high-performance computing and scientific computing, and of how AI methods are reshaping both, with expertise in accelerated computing and architecture.
What you will be doing
- Partner directly with leading research labs, researchers, and university faculty as a trusted technical advisor: develop a keen understanding of their scientific goals and drive joint research projects at supercomputing scale.
- Identify and accelerate high-impact workloads by integrating NVIDIA's frameworks, libraries, and core software stack into research projects, and help researchers amplify their impact through publications, conference presentations, and technical content.
- Advocate for accelerated computing and AI methods for scientific discovery, and deliver hands-on trainings, workshops, lectures, and demonstrations across NVIDIA's platforms, and mentor power users to become NVIDIA champions.
- Track emerging research trends and turn gaps between researcher needs and NVIDIA's offerings into prototypical solutions and direct feedback to NVIDIA Engineering.
- Maintain deep expertise in your domain while staying versatile across NVIDIA's full platform: GPUs, CPUs, networking, and software.
What we need to see
- A graduate degree from a leading university in a STEM related discipline or equivalent experience.
- 5+ years in the intersection of HPC and AI, running scientific workloads at scale on multi-node GPU systems and applying machine learning to the same problems.
- Strong collaboration and communication skills, with the ability to build relationships with academic and research stakeholders, and to communicate complex ideas clearly to both expert and non-expert audiences.
- Action oriented, analytical, self-motivated, and a passionate learner, with excellent organization skills to work in a heavily multi-tasked environment.
- Fluent in English, both oral and written, and comfortable working in Python.
Ways to stand out from the crowd
- A Ph D from a leading university in a STEM related discipline, with 3+ years of research in computational science in combination with AI.
- A track record of thought leadership: high-impact publications, talks at academic conferences and workshops, as well as good understanding of scientific policy engagement, grant processes, or national/European research program structures.
- Experience with NVIDIA's accelerated computing stack for science, powered by CUDA and CUDA-X libraries, e. g. Physics Ne Mo, Warp, cu Equivariance, ALCHEMI, Omniverse.
As a Solutions Architect, there is travel involved, as often the best way to figure things out is a face to-face meeting, but the job is not life on the road.
We make heavy use of conferencing tools, and you are empowered to figure out how to get the job done and do what it takes to make our customers successful.
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Senior Solutions Architect, Higher Education and Research, AI and HPC Arbeitgeber: NVIDIA Gruppe
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen bietet, sondern auch eine dynamische Arbeitskultur fördert, die Innovation und Zusammenarbeit in den Vordergrund stellt. In dieser Schlüsselrolle als Robotics Regional Sales Lead - EMEA haben Sie die Möglichkeit, ein leistungsstarkes Team zu leiten und die Zukunft intelligenter Maschinen mitzugestalten, während Sie gleichzeitig von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten profitieren. Arbeiten Sie in einem inspirierenden Umfeld, das sich auf die neuesten Technologien konzentriert und Ihnen die Chance gibt, bedeutende Beziehungen in der Robotikbranche aufzubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Solutions Architect, Higher Education and Research, AI and HPC erhalten könntest
✨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 NVIDIA Gruppe 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, Higher Education and Research, AI and HPC 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, Higher Education and Research, AI and HPC bei NVIDIA Gruppe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Gruppe 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 NVIDIA Gruppe entscheidend sein!