Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite direkt mit Kunden, um die besten KI-Lösungen zu bieten und Trainingsprozesse zu optimieren.
- Arbeitgeber: NVIDIA ist ein führendes Unternehmen im Bereich KI und Computerhardware mit innovativen Technologien.
- Mitarbeitervorteile: Biete wettbewerbsfähige Gehälter, umfassende Sozialleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams, das an der Spitze der KI-Technologie arbeitet und echte Auswirkungen hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Python/C++ und fundierte Kenntnisse in NLP und DNNs erforderlich.
- Andere Informationen: NVIDIA fördert Vielfalt und Chancengleichheit in der Belegschaft.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Deep Learning Solutions Architect – Distributed TrainingJoin to apply for the Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training role at NVIDIADeep Learning Solutions Architect – Distributed Training1 day ago Be among the first 25 applicantsJoin to apply for the Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training role at NVIDIANVIDIA’s Worldwide Field Operations (WWFO) team is seeking a Solution Architect with a strong focus on Deep Learning and deep understanding of neural network training. Introduction of NVIDIA GB200 NVL72 systems, bringing Chip-to-Chip NVLINK and the significant expansion of the NVLINK domain have enabled a wide range of new neural network architectures and approaches to training. The ideal candidate will be proficient using tools such as NeMo, Megatron-LM, DeepSpeed, PyTorch FSDP or similar, and have strong systems knowledge, enabling customers to fully use the capabilities of the new Grace Blackwell training systems. This could include helping customers take advantage of much wider neural networks, use of asynchronous checkpointing or activation offloading. Hands on experience in LLM post-training in particular RL would help the candidate stand out.Solutions Architects work with the most exciting computing hardware and software, driving the latest breakthroughs in artificial intelligence! We need individuals who can enable customer productivity and develop lasting relationships with our technology partners, making NVIDIA an integral part of end-user solutions. We are looking for someone always passionate about artificial intelligence, someone who can maintain understanding of a fast paced field, someone able to coordinate efforts between corporate marketing, industry business development and engineering. Solutions Architects, are the first line of technical expertise between NVIDIA and our customers. Your duties will vary from working on proof-of-concept demonstrations, to driving relationships with key executives and managers in order to promote adoption of NVIDIA based AI technology. Engaging with developers, scientific researchers, data scientists, IT managers and senior leaders is a significant part of the Solutions Architect role.What You Will Be DoingWork directly with key customers to understand their technology and provide the best AI solutions/ guidance on training process in terms of tools and methodology.Perform in-depth analysis and optimization to ensure the best performance on GPU architecture systems (in particular Grace/ARM based systems). This includes support in optimization of distributed training pipelines.Partner with Engineering, Product and Sales teams to develop, plan best suitable solutions for customers. Enable development and growth of product features through customer feedback and proof-of-concept evaluations.What We Need To SeeExcellent verbal, written communication, and technical presentation skills in Website or equivalent experience in Computer Science, Data Science, Electrical/Computer Engineering, Physics, Mathematics, other Engineering fields.5+ years work or research experience with Python/ C++ / other software developmentWork experience and knowledge of modern NLP including good understanding of transformer, state space, diffusion, MOE model architectures. This can include either expertise in training or optimization/compression/operation of DNNs.Understanding of key libraries used for NLP/LLM training (such as Megatron-LN, NeMo, DeepSpeed etc.) and/or deployment (e.g. TensorRT-LLM, vLLM, Triton Inference Server).Track record in neural network performance optimization and/or training robustness.Person excited to work with multiple levels and teams across organizations (Engineering, Product, Sales and Marketing team). Capable of working in a constantly evolving environment without losing focus.Self-starter with demeanor for growth, passion for continuous learning and sharing findings across the team.Ways To Stand Out From The CrowdAbility to conduct LLM post training in particular knowledge of large scale RL.Track record in running large scale training/HPC jobs with a focus on training robustness / failure resilience.Understanding of HPC systems: data center design, high speed interconnect InfiniBand, Cluster Storage and Scheduling related design and/or management experience.Widely considered to be one of the technology world’s most desirable employers, NVIDIA offers highly competitive salaries and a comprehensive benefits package. As you plan your future, see what we can offer to you and your family Website is committed to fostering a diverse work environment and proud to be an equal opportunity employer. As we highly value diversity in our current and future employees, we do not discriminate (including in our hiring and promotion practices) on the basis of race, religion, color, national origin, gender, gender expression, sexual orientation, age, marital status, veteran status, disability status or any other characteristic protected by law.JR1999833Seniority levelSeniority levelMid-Senior levelEmployment typeEmployment typeFull-timeJob functionIndustriesComputer Hardware Manufacturing, Software Development, and Computers and Electronics ManufacturingReferrals increase your chances of interviewing at NVIDIA by 2xSign in to set job alerts for “Deep Learning Specialist” roles.We’re unlocking community knowledge in a new way. Experts add insights directly into each article, started with the help of AI. #J-18808-Ljbffr
Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training Arbeitgeber: Nvidia

Kontaktperson:
Nvidia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der KI- und Deep Learning-Branche in Kontakt zu treten. Engagiere dich in Diskussionen und teile deine Kenntnisse über relevante Technologien, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technik! Verfolge aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Deep Learning und neuronale Netzwerke. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld, was bei Vorstellungsgesprächen sehr geschätzt wird.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit den Tools und Technologien befassen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NeMo oder PyTorch. Dies kann dir helfen, deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, da du als Solutions Architect oft mit verschiedenen Stakeholdern kommunizieren musst. Dies wird dir helfen, während des Interviews selbstbewusst aufzutreten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Python, C++ und modernen NLP-Technologien. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen mit Deep Learning, insbesondere mit Tools wie NeMo, Megatron-LM oder DeepSpeed. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten: Da die Rolle starke Kommunikationsfähigkeiten erfordert, solltest du in deinem Anschreiben und Lebenslauf Beispiele für deine technischen Präsentationen oder die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams anführen. Zeige, wie du komplexe technische Konzepte verständlich vermitteln kannst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für künstliche Intelligenz und Deep Learning zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du bei NVIDIA arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NeMo, Megatron-LM und DeepSpeed. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien.
✨Bereite technische Präsentationen vor
Da die Rolle starke Kommunikationsfähigkeiten erfordert, solltest du bereit sein, technische Konzepte klar und verständlich zu präsentieren. Übe, komplexe Themen einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich technische Herausforderungen gemeistert hast. Dies könnte die Optimierung von Trainingspipelines oder die Verbesserung der Leistung von neuronalen Netzwerken umfassen. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Interesse an kontinuierlichem Lernen
Betone deine Leidenschaft für künstliche Intelligenz und dein Engagement für kontinuierliches Lernen. NVIDIA sucht nach jemandem, der sich in einem sich schnell entwickelnden Bereich wohlfühlt. Teile, wie du dich über aktuelle Trends informierst und dein Wissen erweiterst.