Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI

Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Nvidia

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Engage with partners on LLM & Generative AI GPU deployment challenges and conduct hands-on trainings.
  • Unternehmen: NVIDIA has pioneered visual computing for over two decades, focusing on GPUs and AI technologies.
  • Vorteile: The role includes opportunities for travel to conferences and on-site visits with external partners.
  • Weitere Informationen: Position based in Wuerselen, with some travel required.
  • Warum dieser Job: Join a leading company in AI technology and influence next-generation GPU features.
  • Qualifikationen: Requires a BS or MS in Computer Science and experience in C/C++, Python, and AI frameworks.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Seit mehr als zwei Jahrzehnten ist NVIDIA Pionier im Bereich der visuellen Computertechnik, der Kunst und Wissenschaft der Computergrafik. Mit unserer Erfindung der GPU - dem Motor der modernen visuellen Computertechnik - hat sich das Feld auf PC-Spiele, Filmproduktion, Produktdesign, medizinische Diagnosen, Forschung und KI ausgeweitet. Heutzutage verändern große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI unsere Welt. Sie helfen uns, produktiv und kollaborativ zu sein, sie befeuern unsere Kreativität und ermöglichen die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg. Da sie rechnerisch äußerst anspruchsvoll sind, ist die Technologie von NVIDIA eine treibende Kraft hinter der breiteren Akzeptanz dieser KI-Modelle in Rechenzentren und Edge-Computing.

Für unser Team in Wuerselen suchen wir einen Developer Technology Engineer, der mit unseren strategischen Partnern und internen Teams zusammenarbeitet, um die Herausforderungen zu überwinden, die beim Einsatz moderner Transformer-Architekturen auf lokalen Arbeitsstationen auftreten.

Was Sie tun werden:

  • Engagieren Sie sich eng mit internen Ingenieurteams und externen Partnern, um lokale End-to-End-Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLM & generativer KI auf GPUs zu lösen.
  • Wenden Sie leistungsstarke Profilierungs- und Debugging-Tools an, um die anspruchsvollsten GPU-beschleunigten End-to-End-KI-Anwendungen zu analysieren und unzureichende GPU-Nutzung zu erkennen, die zu suboptimaler Laufzeitleistung führt.
  • Führen Sie praktische Schulungen durch, entwickeln Sie Beispielcode und halten Sie Präsentationen, um gute Anleitungen zur effizienten End-to-End-KI-Bereitstellung mit optimaler Laufzeitleistung zu geben.
  • Leiten Sie Entwickler von KI-Anwendungen an, indem Sie Methoden für die effiziente Nutzung von DL-Frameworks anwenden, um die maximale Nutzung von GPU Tensor Cores für die bestmögliche Inferenzleistung zu erreichen.
  • Zusammenarbeit mit GPU-Treiber- und Architekturteams sowie der NVIDIA-Forschung, um die Funktionen der nächsten GPU-Generation zu beeinflussen, indem Sie reale Workflows bereitstellen und Feedback zu den Bedürfnissen von Partnern und Kunden geben.

Was wir sehen müssen:

  • Solides Verständnis von Transformer-Architekturen - insbesondere LLMs und generativer KI - sowie von konvolutionalen neuronalen Netzwerken.
  • BS- oder MS-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Studiengang.
  • Berufserfahrung in C/C++, Python, Softwaredesign und Programmiertechniken.
  • Erfahrung mit KI-Inferenz-Frameworks.
  • Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch sowie Organisationsfähigkeiten mit einem logischen Ansatz zur Problemlösung, Zeitmanagement und Priorisierung von Aufgaben.
  • Ausgezeichnete zwischenmenschliche Fähigkeiten.
  • Einige Reisen sind erforderlich für Konferenzen und Vor-Ort-Besuche bei externen Partnern.

Wie Sie sich von der Masse abheben können:

  • Kenntnisse in GPU-beschleunigter KI-Inferenz, die von NVIDIA-APIs, insbesondere cuDNN, TensorRT & TensorRT-LLM, unterstützt wird.
  • Erfahrung mit KI-Bereitstellungen auf NPUs und ARM-Architekturen.
  • Bestätigte Expertenkenntnisse in CUDA, DX12, Vulkan und der NVIDIA Nsight GPU-Profilierungs- und Debugging-Suite.
  • Detaillierte Kenntnisse der neuesten GPU-Architekturen.

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.

Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI Arbeitgeber: Nvidia

NVIDIA, located in Wuerselen, is at the forefront of visual computing and AI innovation. Employees benefit from travel opportunities and work on cutting-edge technologies like LLMs and Generative AI. The team collaborates closely with internal and external partners to drive advancements in GPU deployment.

Nvidia

Kontaktdaten:

Nvidia Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI 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 anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI 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 vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI mit Bravour zu bestehen

Verständnis von Transformer-Architekturen
Generative AI
Convolutional Neural Networks
C/C++
Python
Softwaredesign
Programmiermethoden

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 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 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.