Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende multimodale Sprachmodelle und arbeite an realen Anwendungen.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in der KI-Technologie mit globalem Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und kreativen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und setze innovative Forschung in die Praxis um.
- Qualifikationen: M.Sc. oder Ph.D. in Informatik und 10+ Jahre Erfahrung in Computer Vision.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Wir suchen einen hochmotivierten Senior Applied Deep Learning Scientist mit einer Leidenschaft für multimodale Sprachmodelle. Treten Sie unserem erstklassigen NVIDIA-Team bei, das in Finnland, Deutschland, den Niederlanden und den USA tätig ist und bahnbrechende Arbeiten wie Megatron‑Energon, Nemotron 3 Nano‑Omni und unsere neuesten Post-Training-Datensätze vorantreibt!
Als Kernbeitrag zu NVIDIAs Nemotron-Multimodal-Initiative erweitern wir die Grenzen der modernen Open-Source-Multimodal-Modelle. Unsere Mission ist einfach: Modelle zu schaffen, die in realen Anwendungen sofort außergewöhnlich funktionieren, während wir das breitere multimodale LLM-Ökosystem stärken und voranbringen.
Was Sie tun werden:
- Die Grenzen der NVIDIA Nemotron Omni-Modellfamilie erweitern, um leistungsstarke downstream-Anwendungen zu ermöglichen, einschließlich Dokumentenintelligenz, mathematischem Denken, mehrstufigen multimodalen Dialogsystemen und fortschrittlichen Software- und agentischen Assistenten.
- Vorbereitung großangelegter multimodaler Datensätze zur Schulung modernster Grundmodelle über Text, Bild, Audio und Video.
- Globale Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern, Forschern und Entwicklern aus verschiedenen Abteilungen bei NVIDIA und AI-Startups, mit denen wir zusammenarbeiten, um Forschung und Innovationen in wirkungsvolle Produkte umzusetzen.
Was wir sehen möchten:
- M.Sc. oder Ph.D. in Informatik (oder einem verwandten Bereich) oder gleichwertige Forschungserfahrung in LLMs, Systemen oder verwandten Bereichen.
- Über 10 Jahre Branchenerfahrung in der Computer Vision, einschließlich der Gestaltung von Datenpipelines für verschiedene Datenmodalitäten und der Bereitstellung von Modellen von der Forschung in die Produktion.
- Starkes Verständnis der theoretischen Grundlagen von LLMs/VLMs und Vertrautheit mit den neuesten akademischen Entwicklungen auf diesem Gebiet.
- Solide praktische Programmierkenntnisse mit PyTorch und Python, Erfahrung mit Multi-GPU-Training auf großangelegten Rechenclustern, Vertrautheit mit Docker und Expertise in Linux-Systemen.
Wege, sich von der Masse abzuheben:
- Beiträge zu Open-Source-LLM-Systemen oder großangelegter KI-Infrastruktur.
- Frühere KI-bezogene Projekte oder unternehmerische Erfahrungen in einem eng verwandten Bereich.
- Eine akademische Erfolgsbilanz von Veröffentlichungen im Bereich Deep Learning.
NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche angesehen. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören!
Senior Applied Deep Learning Scientist - Large Vision Language Models Arbeitgeber: Nvidia
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter an bahnbrechenden Projekten im Bereich multimodale Sprachmodelle arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf offene Modelle und realen Anwendungen fördert NVIDIA eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während es gleichzeitig umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Wachstum bietet. Die internationale Ausrichtung und die Möglichkeit, mit führenden Experten aus verschiedenen Ländern zusammenzuarbeiten, machen diesen Standort besonders attraktiv für kreative und eigenverantwortliche Talente.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Applied Deep Learning Scientist - Large Vision Language Models erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Nvidia zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Deep Learning Scientist - Large Vision Language Models mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Applied Deep Learning Scientist - Large Vision Language Models bei Nvidia gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Nvidia entscheidend sein!
