Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und integriere KI-Lösungen mit NVIDIA-Technologie für führende Cloud-Partner.
- Unternehmen: NVIDIA, ein innovatives Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Wachstumschancen und Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Master oder Ph.D. in Informatik oder verwandten Bereichen, 5+ Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
NVIDIA’s Worldwide Field Operations (WWFO) team sucht einen AI-fokussierten Solution Architect mit Expertise in der Inferenz von neuronalen Netzwerken und der Entwicklung/Betrieb von agentischen Pipelines. Ein Kandidat sollte ein Verständnis für die Inferenz von großen DNNs sowie das End-to-End-Design von agentischen Utilities mit Tools wie NVIDIA NeMo Agent Toolkit, LangChain, LLamaIndex, Haystack usw. haben.
Als Solutions Architect in unserem Team werden Sie eine kundenorientierte technische Rolle übernehmen, um einem oder mehreren führenden NVIDIA Cloud Partnern (NCPs) zu helfen, den NVIDIA AI-Stack und andere Open-Source-GPU-beschleunigte Stacks zu integrieren und ihnen zu helfen, eine E2E-Lösung für AI-Dienste von Training bis Post-Training und Inferenz-Workloads zu entwickeln, bereitzustellen und zu unterstützen. Sie werden an Projekten teilnehmen, die Technologien wie LLMs, VLMs, Physical-AI, agentische Pipelines und andere umfassen.
Wir suchen jemanden, der immer an künstlicher Intelligenz denkt, der in einem schnelllebigen, sich rasant entwickelnden Bereich gedeihen kann, und der in der Lage ist, die Bemühungen zwischen Kunden, Unternehmensmarketing, Geschäftsentwicklung in der Industrie und Engineering zu koordinieren. Die Arbeit an verschiedenen Projekten und Aufgaben sowie das effiziente Multitasking bei gleichzeitiger Beibehaltung eines kundenorientierten Ansatzes wird in dieser Funktion entscheidend sein.
In dieser Rolle sind Sie die erste technische Anlaufstelle zwischen NVIDIA und unseren Partnern und Kunden. Zu Ihren Aufgaben gehört die Arbeit an Proof-of-Concept-Demonstrationen und die Leitung der Diskussion mit Entwicklern, Produktteams und wichtigen Führungskräften. Sie werden die Einführung der NVIDIA AI-Technologieplattform fördern und deren Bereitstellung in die Produktion vereinfachen. Das dynamische Engagement mit verschiedenen Rollen innerhalb von NVIDIA und mit dem NCP und anderen Partnern ist ein wesentlicher Bestandteil der Rolle des Solutions Architect und wird Ihnen Erfahrung mit einer Vielzahl von Technologien bieten.
Was Sie tun werden:
- Direkt mit unseren NCPs und deren wichtigsten Kunden zusammenarbeiten, um deren Technologie zu verstehen und die besten Lösungen anzubieten.
- Lösungen basierend auf NVIDIA’s und Open-Source-NLP- und LLM-Technologie entwickeln und demonstrieren sowie diese in agentische Pipelines integrieren.
- Eine eingehende Analyse und Optimierung durchführen, um die beste Leistung auf GPU-basierten Systemen sicherzustellen.
- Mit Engineering-, Produkt- und Vertriebsteams zusammenarbeiten, um die am besten geeigneten Lösungen für Kunden zu entwickeln und zu planen.
- Die Entwicklung und das Wachstum von Produktfunktionen durch Kundenfeedback und Proof-of-Concept-Bewertungen ermöglichen.
- Branchenspezifisches Fachwissen aufbauen und ein Mitwirkender bei der Integration von NVIDIA-Technologie in AI-Cloud-Lösungen und Enterprise-Computing-Architekturen werden.
Was wir sehen möchten:
- Exzellente verbale, schriftliche Kommunikations- und technische Präsentationsfähigkeiten in Englisch.
- Master oder Ph.D. in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder gleichwertiger Erfahrung.
- 5+ Jahre Industrie- und/oder akademische Erfahrung in Bereichen, die mit maschinellem Lernen, Deep Learning und/oder Datenwissenschaft zu tun haben, mit Vorliebe für DNN-Inferenz.
- Berufserfahrung und Kenntnisse moderner LLM-, VLM- und Diffusionsarchitekturen mit Schwerpunkt auf MoE.
- Verständnis der wichtigsten Bibliotheken, die für DNN-Inferenz verwendet werden (z.B. TRT-LLM, Dynamo, RedHat Inference Server) sowie der Entwicklung agentischer Pipelines.
- Begeisterung für die Zusammenarbeit mit verschiedenen Ebenen und Teams innerhalb von Organisationen (Engineering, Produkt, Vertrieb und Marketing).
- Stark ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Sie sind ein Selbststarter mit dem Drang nach Wachstum, Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und dem Teilen von Erkenntnissen im Team.
- Starke Zeitmanagement- und Organisationsfähigkeiten zur Koordination mehrerer Initiativen, Prioritäten und Implementierungen neuer Technologien und Produkte in sehr anspruchsvollen Projekten.
Wie Sie sich von der Masse abheben können:
- Erfahrung mit der Inferenz sehr großer MoE-Architekturen für NLP, CV, ASR oder andere.
- Erfahrung mit DevOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Singularity usw.
- Verständnis von HPC-Systemen: Design von Rechenzentren, Hochgeschwindigkeitsverbindungen InfiniBand, Cluster-Speicher und damit verbundene Design- und/oder Verwaltungserfahrungen.
Solutions Architect, Cloud Inference Services Arbeitgeber: Nvidia
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Als Solutions Architect im Bereich Cloud Inference Services profitieren Sie von einer offenen Unternehmenskultur, die kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung fördert. Zudem haben Sie die Chance, an wegweisenden Projekten mit modernster Technologie zu arbeiten und direkt mit führenden Partnern zusammenzuarbeiten, was Ihre Karrierechancen erheblich steigert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Solutions Architect, Cloud Inference Services erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Ideen und Projekte, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du nicht nur dein Wissen über DNN-Inferenz vertiefst, sondern auch praktische Beispiele parat hast. Zeige, dass du die Technologien, die du in deinem Lebenslauf angibst, wirklich beherrschst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Lösung oder Idee hast, bring sie in Gesprächen ein. Das zeigt dein Engagement und deine Kreativität, was bei Arbeitgebern gut ankommt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für KI und Cloud-Lösungen zu betonen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Solutions Architect, Cloud Inference Services mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für KI sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für die Rolle als Solutions Architect interessierst und was dich antreibt.
Technische Fähigkeiten hervorheben:Stell sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar und präzise darstellst. Nenne spezifische Tools und Technologien, mit denen du gearbeitet hast, wie NVIDIA NeMo oder LangChain. Das zeigt uns, dass du die nötige Expertise mitbringst!
Beispiele für Projekte einfügen:Erzähle uns von konkreten Projekten, an denen du gearbeitet hast. Zeige, wie du Lösungen entwickelt und implementiert hast, insbesondere im Bereich DNN-Inferenz oder agentische Pipelines. Das gibt uns einen Einblick in deine praktische Erfahrung.
Bewerbung über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NVIDIA NeMo Agent Toolkit und LangChain. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen hast oder bereit bist, diese zu sammeln.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und wie sie mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Sei bereit, über deine Rolle in diesen Projekten zu sprechen und welche Lösungen du entwickelt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle kundenorientiert ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, damit auch Nicht-Techniker verstehen, was du sagst. Das wird dir helfen, Vertrauen aufzubauen.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine analytischen Fähigkeiten testen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit komplexe Probleme gelöst hast und sei bereit, diese Denkweise im Interview zu demonstrieren.