Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI

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.
• Arbeiten Sie mit GPU-Treiber- und Architekturteams sowie der NVIDIA-Forschung zusammen, um die Funktionen der nächsten Generation von GPUs 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 Generation von 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.