Developer Technology Engineer - Large Language Models and Generative AI

Seit mehr als zwei Jahrzehnten hat NVIDIA die visuelle Computertechnik, die Kunst und Wissenschaft der Computergrafik, revolutioniert. 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 bewältigen, die beim Einsatz moderner Transformer-Architekturen auf lokalen Arbeitsstationen auftreten.

Was Sie tun werden:

• Enger Austausch mit internen Ingenieurteams und externen Partnern zur Lösung lokaler End-to-End LLM- und Generative AI-GPU-Bereitstellungsherausforderungen.
• Anwendung leistungsstarker Profilierungs- und Debugging-Tools zur Analyse der anspruchsvollsten GPU-beschleunigten End-to-End-AI-Anwendungen, um unzureichende GPU-Nutzung zu erkennen, die zu suboptimaler Laufzeitleistung führt.
• Durchführung praktischer Schulungen, Entwicklung von Beispielcode und Durchführung von Präsentationen, um gute Anleitungen zur effizienten End-to-End-AI-Bereitstellung mit optimaler Laufzeitleistung zu geben.
• Entwickler von KI-Anwendungen anleiten, indem Methoden für die effiziente Nutzung von DL-Frameworks angewendet werden, um die maximale Nutzung von GPU-Tensor-Kernen für die bestmögliche Inferenzleistung zu erreichen.
• Zusammenarbeit mit GPU-Treiber- und Architekturteams sowie NVIDIA-Forschung, um die nächste Generation von GPU-Funktionen zu beeinflussen, indem reale Workflows bereitgestellt und Feedback zu den Bedürfnissen von Partnern und Kunden gegeben wird.

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, 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 und TensorRT-LLM, unterstützt wird.
• Erfahrung mit KI-Bereitstellungen auf NPUs und ARM-Architekturen.
• Bestätigte Expertenkenntnisse in CUDA, DX12, Vulkan und NVIDIAs Nsight GPU-Profilierungs- und Debugging-Suite.
• Detaillierte Kenntnisse der neuesten Generation von GPU-Architekturen.

NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche angesehen. Wir haben einige der fortschrittlichsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ, autonom sind und eine Herausforderung lieben, 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.