Deep Learning Engineer - LLM and VLM Model Compression

Wir suchen DL-Ingenieure, die leidenschaftlich daran interessiert sind, Deep-Learning-Frameworks für die Kompression von großen Sprachmodellen (LLM) und visionären Sprachmodellen (VLM) zu entwickeln, die die Grenzen der KI-Effizienz erweitern. In dieser Rolle werden Sie mit erstklassigen Teams bei NVIDIA zusammenarbeiten, um sowohl den Software- als auch den Hardware-Stack voranzutreiben, der moderne KI antreibt. Arbeiten Sie mit erstklassigen Ingenieuren und Forschern zusammen, um nächste Generationen von Deep-Learning-Frameworks zur Kompression von LLM- und VLM-Modellen durch Pruning, Distillation und neuronale Architektursuche (NAS) zu entwickeln.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen und implementieren Sie ein Deep-Learning-Framework zur Kompression von großen Sprach- und visionären Sprachmodellen, um hochoptimierte, leistungsstarke KI-Systeme bereitzustellen, die weltweit eingesetzt werden.
• Entwickeln und integrieren Sie neue Algorithmen für Pruning, NAS und Distillation in Zusammenarbeit mit NVIDIA-Forschern und -Ingenieuren.
• Experimentieren Sie mit der Kompression der neuesten LLMs und VLMs und analysieren Sie deren Leistung und Verhalten über verschiedene Workloads hinweg.
• Zusammenarbeit mit Forschern und Ingenieuren bei NVIDIA, um Ratschläge zur Verbesserung des Designs, der Benutzerfreundlichkeit und der Leistung von Workloads zu geben.
• Leiten Sie Best Practices für den Aufbau, das Testen und die Veröffentlichung von DL-Software.

Was wir sehen möchten:

• Über 8 Jahre Erfahrung in Deep Learning und Softwareentwicklung.
• BSc, MS oder PhD-Abschluss in Informatik, Computerarchitektur oder einem verwandten technischen Bereich.
• Praktische Erfahrung mit LLM- oder VLM-Modelltraining oder -inferenz.
• Exzellente Python-Programmierkenntnisse.
• Umfassende Kenntnisse eines DL-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX, MxNet) mit praktischer Erfahrung in PyTorch erforderlich.
• Starke Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten.
• Algorithmen und Grundlagen des Deep Learning.

Wie Sie sich von der Masse abheben können:

• Erfahrung in der Anwendung und Implementierung von Techniken zur Modellkompression wie Pruning, NAS, Distillation und Quantisierung.
• Erfahrung im Aufbau von Deep-Learning-Frameworks für Training, Inferenz, Modellkompression oder verwandte Themen.
• GPU-Programmiererfahrung (CUDA oder OpenCL) ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
• Erstautor-Publikation auf einer Top-Tier-Konferenz für Deep Learning oder KI.

NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber in der Technologiebranche angesehen. Wir haben einige der brillantesten und zukunftsorientiertesten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören! Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und schätzen Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus.