Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training
Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training

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Zürich Vollzeit 54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Nvidia

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: Werde Teil eines dynamischen Teams, das an der Spitze der KI-Technologie arbeitet und echten Einfluss hat.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind MS/PhD in relevanten Bereichen und 5+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung.
  • Andere Informationen: NVIDIA fördert Vielfalt und Chancengleichheit in der Belegschaft.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.

Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training

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I Make Finding Your Next Career Opportunity Easy | Talent Acquisition (EMEA) @ NVIDIA

NVIDIA’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 Doing

  • Work 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 See

  • Excellent verbal, written communication, and technical presentation skills in English.
  • MS/PhD 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 development
  • Work 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 Crowd

  • Ability 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 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.
JR

Seniority level

  • Seniority level

    Mid-Senior level

Employment type

  • Employment type

    Full-time

Job function

  • Industries

    Computer Hardware Manufacturing, Software Development, and Computers and Electronics Manufacturing

Referrals increase your chances of interviewing at NVIDIA by 2x

Research Scientist, Deep Learning and Robotic Foundation Models

Distinguished Software Architect – Deep Learning and HPC Communications

Senior Software Architect – Deep Learning and HPC Communications

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Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training Arbeitgeber: Nvidia

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert, profitieren Mitarbeiter von umfangreichen Wachstumschancen und einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket. Die Unternehmenskultur legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, was NVIDIA zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte macht, die in einem sich schnell entwickelnden Bereich tätig sein möchten.
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. Suche gezielt nach NVIDIA-Mitarbeitern oder anderen Experten, die dir wertvolle Einblicke geben können.

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 Thema, was bei einem Vorstellungsgespräch sehr positiv wahrgenommen wird.

Tipp Nummer 3

Praktische Erfahrung ist Gold wert! Wenn du die Möglichkeit hast, an Projekten oder Hackathons teilzunehmen, die sich mit den Tools und Technologien beschäftigen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, nutze diese Gelegenheiten, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.

Tipp Nummer 4

Bereite dich auf technische Gespräche vor! Informiere dich über häufige Fragen und Herausforderungen, die in der Rolle eines Solutions Architect auftreten können. Übe, wie du deine Lösungen und Ansätze klar und überzeugend präsentieren kannst.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Deep Learning Solutions Architect – Distributed Training

Fundierte Kenntnisse in Deep Learning und neuronalen Netzwerken
Erfahrung mit Tools wie NeMo, Megatron-LM, DeepSpeed, PyTorch FSDP
Starke Systemkenntnisse, insbesondere im Bereich GPU-Architekturen
Kenntnisse in der Optimierung von verteilten Trainingspipelines
Erfahrung in der Arbeit mit modernen NLP-Technologien
Vertrautheit mit Transformer-Architekturen und DNN-Optimierung
Fähigkeit zur Durchführung von LLM-Nachschulungen, insbesondere im Bereich RL
Kenntnisse über HPC-Systeme und Cluster-Management
Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Englisch
Selbststarter mit Leidenschaft für kontinuierliches Lernen
Fähigkeit, in einem sich ständig weiterentwickelnden Umfeld zu arbeiten
Erfahrung in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Deep Learning, Python oder C++. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.

Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen mit den geforderten Tools und Technologien wie NeMo, Megatron-LM oder DeepSpeed. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern.

Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die wichtigsten Qualifikationen und Erfahrungen für die Rolle als Deep Learning Solutions Architect widerspiegelt. Achte darauf, dass er klar strukturiert und leicht lesbar ist.

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 Implementierung neuer Architekturen umfassen. Konzentriere dich darauf, wie du Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt hast.

Interesse an kontinuierlichem Lernen

Betone deine Leidenschaft für künstliche Intelligenz und dein Engagement für kontinuierliches Lernen. Diskutiere aktuelle Trends in der Branche und wie du dich über neue Entwicklungen informierst, um zu zeigen, dass du in einem sich schnell verändernden Umfeld erfolgreich arbeiten kannst.

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    Vollzeit
    54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-09-02

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    10,000 - 20,000
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