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: NVIDIA values diversity and offers a creative and challenging work environment.
- Weitere Informationen: Position based in Wuerselen; some travel required for conferences and partner visits.
- Warum dieser Job: Join a team influencing next-gen GPU features while working with cutting-edge AI technologies.
- Qualifikationen: Requires 8+ years in GPU deployment, strong C/C++ and Python skills, and knowledge of Transformer architectures.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
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 Einführung 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:
- 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 NVIDIA-Forschung, um die nächste Generation von GPU-Funktionen zu beeinflussen, indem Sie reale Workflows bereitstellen und Feedback zu den Bedürfnissen von Partnern und Kunden geben.
Was wir sehen müssen:
- Tiefes theoretisches Wissen über Transformer-Architekturen - insbesondere LLMs und generative KI - sowie über konvolutionale neuronale Netzwerke.
- Über 8 Jahre Berufserfahrung in der lokalen GPU-Bereitstellung, Profilierung und Optimierung.
- BS- oder MS-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Studiengang.
- Starke Kenntnisse in C/C++, Python, Softwaredesign und Programmiertechniken.
- Erfahrung mit KI-Inferenz-Frameworks.
- Erfahrung mit CUDA und NVIDIAs Nsight GPU-Profilierungs- und Debugging-Suite.
- Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch sowie Organisationsfähigkeiten mit einem logischen Ansatz zur Problemlösung, Zeitmanagement und Priorisierung von Aufgaben.
- Ausgezeichnete zwischenmenschliche Fähigkeiten.
- Reisebereitschaft 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 Vulkan und/oder DX12.
- 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.
Senior Developer Technology Engineer - Large Language Models & Generative AI Arbeitgeber: Nvidia
NVIDIA is located in Wuerselen and is known for its innovative approach to visual computing. Employees enjoy a diverse workplace and the opportunity to work with leading technology in AI and GPUs. The team consists of forward-thinking individuals dedicated to pushing the boundaries of technology.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Developer Technology Engineer - Large Language Models & 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 Senior Developer Technology Engineer - Large Language Models & 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 Senior Developer Technology Engineer - Large Language Models & Generative AI mit Bravour zu bestehen
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.