Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite mit Forschern, um KI-Modelle zu verbessern und reale Herausforderungen zu lösen.
- Unternehmen: NVIDIA – ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, Unterstützung durch Experten und die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem kreativen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Technologie.
- Qualifikationen: Studium in Maschinenlernen oder Informatik und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
NVIDIA has been transforming computer graphics, PC gaming, and accelerated computing for more than 25 years.
It’s a unique legacy of innovation that’s fueled by great technology—and amazing people.
Today, we’re tapping into the unlimited potential of AI to define the next era of computing.
An era in which our GPU acts as the brains of computers, robots, and self-driving cars that can understand the world.
Doing what’s never been done before takes vision, innovation, and the world’s best talent.
As an NVIDIAN, you’ll be immersed in a diverse, supportive environment where everyone is inspired to do their best work.
Come join the team and see how you can make a lasting impact on the world.
Our work at NVIDIA is dedicated towards a computing model focused on visual and AI computing.
For two decades, NVIDIA has pioneered visual computing, the art and science of computer graphics, with our invention of the GPU.
The GPU has also shown to be spectacularly effective at solving some of the most complex problems in computer science.
Today, NVIDIA’s GPU simulates human intelligence, running deep learning algorithms and acting as the brain of computers, robots and self-driving cars that can perceive and understand the world.
We are looking to grow our company and teams with the smartest people in the world and there has never been a more exciting time to join us!
What you’ll be doing
- Collaborate with researchers/engineers to enhance our Transformer and GNN-based models to operate seamlessly over any relational schema and heterogeneous graph.
- Gain hands-on experience with high-impact use cases such as forecasting, entity matching, customer retention and fraud detection – all built on top of a single, extensible foundation model.
- Apply your knowledge in ML and AI to address real challenges while contributing to scalable and adaptable solutions that push the boundaries of what’s possible.
- Work may span the full lifecycle of modern ML systems: from architecture design/training to post-training optimization and inference acceleration.
What we need to see
- Pursuing MS or Ph D in Machine Learning, Computer Science, or equivalent program area
- Proficiency in Python and deep learning frameworks, such as Py Torch
- Coursework or research experience in crafting ML algorithm solutions
Ways to stand out from the crowd
- Familiarity with graph-based machine learning; publications at venues such as Neur IPS, ICLR, ICML, or similar
NVIDIA is widely considered to be one of the technology world’s most desirable employers.
We have some of the most forward-thinking and hardworking people in the world working for us.
If you're creative and autonomous, we want to hear from you!
Relational Foundation Model Intern, Modern Data Stack – 2027 Arbeitgeber: NVIDIA
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen bietet, sondern auch eine dynamische Arbeitskultur fördert, die Innovation und Zusammenarbeit in der Robotikbranche anregt. In dieser Schlüsselposition in der EMEA-Region haben Sie die Möglichkeit, ein leistungsstarkes Team zu leiten, strategische Beziehungen aufzubauen und bedeutende Wachstumschancen zu entwickeln, während Sie gleichzeitig von einem Umfeld profitieren, das persönliche und berufliche Weiterentwicklung unterstützt. Werden Sie Teil eines Unternehmens, das die Zukunft intelligenter Maschinen gestaltet und dabei auf eine positive Work-Life-Balance Wert legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Relational Foundation Model Intern, Modern Data Stack – 2027 erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei NVIDIA bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei NVIDIA für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Relational Foundation Model Intern, Modern Data Stack – 2027 mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei NVIDIA definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei NVIDIA durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei NVIDIA möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
