Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite mit führenden Forschungseinrichtungen und entwickle innovative Lösungen im Bereich Multimodal AI.
- Unternehmen: NVIDIA, ein Pionier in Grafik und beschleunigtem Computing.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Reiseanteil von 20%, aber flexible Arbeitsweise mit modernen Tools.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Computing und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in einem MINT-Fach und 5+ Jahre Erfahrung in multimodalen Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
NVIDIA hat Computergraphik und beschleunigtes Rechnen seit drei Jahrzehnten neu definiert. Heute nutzen wir das unbegrenzte Potenzial von KI, um die nächste Ära des Rechnens zu definieren. Als NVIDIAN sind Sie in einer vielfältigen, unterstützenden Umgebung eingebettet, in der jeder ermutigt wird, sein Bestes zu geben und einen bleibenden Einfluss auf die Welt zu haben.
Wir suchen einen Solutions Architect, der mit akademischen und Forschungspartnern zusammenarbeitet. Solutions Architects sind die primären technischen Ansprechpartner für unsere Kunden und arbeiten eng mit Forschern und Anwendungsentwicklern zusammen, um die Einführung der NVIDIA-Technologie voranzutreiben. Wir suchen eine Person, die ein tiefes Verständnis für Multimodal AI und Physical AI mit Fachwissen in beschleunigtem Rechnen und Architektur kombiniert.
Was Sie tun werden:
- Direkte Partnerschaft mit führenden Forschungsinstituten, Forschern und Universitätsdozenten als vertrauenswürdiger technischer Berater: Entwicklung eines tiefen Verständnisses ihrer wissenschaftlichen Ziele und Durchführung gemeinsamer Forschungsprojekte im Supercomputing-Maßstab.
- Identifizierung und Beschleunigung von hochwirksamen Arbeitslasten durch Integration von NVIDIAs Frameworks, Bibliotheken und Kernsoftware-Stack in Forschungsprojekte und Unterstützung von Forschern bei der Verstärkung ihres Einflusses durch Veröffentlichungen, Konferenzpräsentationen und technische Inhalte.
- Vertretung von beschleunigtem Rechnen, Robotik, Multimodal AI und Physical AI sowie Durchführung praktischer Schulungen, Workshops, Vorträge und Demonstrationen auf NVIDIAs Plattformen und Mentoring von Power-Usern, um NVIDIA-Champions zu werden.
- Verfolgung aufkommender Forschungstrends und Umwandlung von Lücken zwischen den Bedürfnissen der Forscher und NVIDIAs Angeboten in prototypische Lösungen und direkte Rückmeldungen an die NVIDIA-Entwicklung.
- Aufrechterhaltung einer tiefen Expertise in Ihrem Bereich, während Sie vielseitig über die gesamte Plattform von NVIDIA bleiben: GPUs, CPUs, Netzwerke und Software.
Was wir sehen müssen:
- Ein Hochschulabschluss von einer führenden Universität in einem STEM-bezogenen Fachgebiet oder gleichwertige Erfahrung.
- 5+ Jahre Erfahrung im multimodalen und Weltmodell-Lebenszyklus auf Multi-Node-GPU-Systemen: Video- und Bilddatenkuratierung im großen Maßstab, Vortraining und Nachtraining, Bewertung und effiziente Inferenz.
- Starke Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Beziehungen zu akademischen und Forschungspartnern aufzubauen und komplexe Ideen klar sowohl an Experten als auch an Laien zu kommunizieren.
- Handlungsorientiert, analytisch, selbstmotiviert und ein leidenschaftlicher Lerner, mit hervorragenden Organisationsfähigkeiten, um in einer stark multitasking-orientierten Umgebung zu arbeiten.
- Fließend in Englisch, sowohl mündlich als auch schriftlich, und sicher im Umgang mit Python.
Wege, sich von der Masse abzuheben:
- Ein PhD von einer führenden Universität in einem STEM-bezogenen Fachgebiet, mit 3+ Jahren Forschung in diesem Bereich.
- Eine Erfolgsbilanz in der Gedankenführung: hochwirksame Veröffentlichungen, Vorträge auf akademischen Konferenzen und Workshops sowie ein gutes Verständnis für wissenschaftliche Politikengagements, Förderprozesse oder nationale/europäische Forschungsprogrammbauten.
- Erfahrung mit NVIDIAs Stack für visuelle und multimodale KI, basierend auf CUDA und CUDA-X, einschließlich Cosmos-Weltgrundlagenmodelle, NeMo-Framework und Megatron für multimodales Modelltraining, multimodale Nemotron-Methodik, Isaac-Roboterplattform, NuRec für neuronale Rekonstruktion, TensorRT und NIM für Bereitstellung sowie Domänen-Frameworks wie MONAI für medizinische Bildgebung.
Als Solutions Architect ist Reisen erforderlich (20% der Arbeitszeit), da oft der beste Weg, Dinge herauszufinden, ein persönliches Treffen ist, aber der Job ist nicht ständig unterwegs. Wir nutzen intensiv Konferenztools, und Sie sind befugt, herauszufinden, wie Sie die Arbeit erledigen und alles tun, was nötig ist, um unsere Kunden erfolgreich zu machen.
Zusammenfassung
Standort: Deutschland, München
Typ: Vollzeit
Senior Solutions Architect, Higher Education and Research, Multimodal and Physical AI 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 Senior Solutions Architect, Higher Education and Research, Multimodal and Physical AI erhalten könntest
✨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 Solutions Architect, Higher Education and Research, Multimodal and Physical AI 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 Solutions Architect, Higher Education and Research, Multimodal and Physical AI 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!
