Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen und arbeite eng mit Kunden an NVIDIA-Technologien.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich KI-Technologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Softwareentwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Als Solutions Architect sind Sie die erste technische Anlaufstelle zwischen NVIDIA und unseren Kunden. Ihre Aufgaben reichen von der Arbeit an Proof-of-Concept-Demonstrationen bis hin zur Pflege von Beziehungen zu wichtigen Führungskräften und Managern, um die Einführung von NVIDIA-basierten KI-Technologien zu fördern. Die dynamische Interaktion mit Entwicklern, wissenschaftlichen Forschern, Datenwissenschaftlern, IT-Managern und Führungskräften ist ein wesentlicher Bestandteil der Rolle des Solutions Architect und bietet Ihnen Erfahrung mit einer Vielzahl von Partnern und Technologien.
Was Sie tun werden:
- Direkt mit wichtigen Kunden zusammenarbeiten, um deren Technologie zu verstehen und optimierte Ansätze für die Probleme zu entwickeln, die sie derzeit lösen.
- Lösungen basierend auf NVIDIAs Frameworks, wie RAPIDS und dessen Integration mit DASK sowie GPU-beschleunigtem Spark, entwickeln und demonstrieren.
- Kunden bei der Einführung der NVIDIA GPU-beschleunigten Datenwissenschaftsbibliotheken unterstützen, einschließlich deren Anwendung zur Generierung von LLM-Trainings- und RAG-Inferenzdatensätzen.
- Umfassende Analysen und Optimierungen durchführen, um die beste Leistung auf GPU-basierten Systemen sicherzustellen, einschließlich Unterstützung bei der Optimierung von Trainings- und Inferenzdatenaufnahme-Pipelines.
- Mit Engineering-, Produkt- und Vertriebsteams zusammenarbeiten, um die besten Lösungen für Kunden zu planen und zu entwickeln.
- Entwicklung und Wachstum von Produktfunktionen durch Kundenfeedback und Proof-of-Concept-Bewertungen ermöglichen.
- Branchenspezifisches Fachwissen aufbauen und ein Mitwirkender bei der Integration von NVIDIA-Technologie in Unternehmensarchitekturen werden.
Was wir sehen müssen:
- Erfolgsbilanz in Bereichen, die sich auf maschinelles Lernen, datenverarbeitungs- und analytikfokussiert sind.
- Erfahrung mit einer der folgenden Bibliotheken: Pandas, NumPy, Numba, Ibis, Dask, Spark und deren GPU-beschleunigten Gegenstücken (cuDF, cuGraph, cuNumeric, CuPy usw.).
- Hohe Kenntnisse in einem der modernen KI-Felder (NLP, CV, ASR, TTS usw.) und ausgezeichnete mündliche, schriftliche Kommunikations- und technische Präsentationsfähigkeiten in Englisch.
- 5+ Jahre Berufserfahrung oder Forschungserfahrung mit Python/C++/anderer Softwareentwicklung.
- MS/PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Datenwissenschaft, Elektrotechnik/Informatik, Physik, Mathematik oder anderen Ingenieurwissenschaften.
- Sie sind begeistert davon, mit mehreren Ebenen und Teams in Organisationen (Engineering, Produkt, Vertrieb und Marketing) zusammenzuarbeiten.
- Fähigkeit, in einem sich ständig weiterentwickelnden technologischen Umfeld den Fokus nicht zu verlieren.
- Fähigkeit, effektiv in einem schnelllebigen Umfeld multitaskingfähig zu sein und starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mitzubringen.
- Starke Zeitmanagement- und Organisationsfähigkeiten zur Koordination mehrerer Initiativen, Prioritäten und Implementierungen neuer Technologien und Produkte in sehr komplexe Projekte.
- Sie sind ein Selbststarter mit Wachstumsmentalität, Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und das Teilen von Erkenntnissen im Team.
Wie Sie sich von der Masse abheben können:
- Erfahrung in der Vorbereitung und Kuratierung von sehr großen Datensätzen.
- Frühere Erfahrung mit KI/NLP-fokussierten Datensätzen in einer Vielzahl von Formaten, einschließlich tabellarischer, textueller, audio- und proprietärer Dateiformate (z. B. PDF).
- Erfahrung mit DevOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Singularity usw.
Solutions Architect: GPU-Accelerated Data for LLMs Arbeitgeber: Nvidia
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert, profitieren Sie von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie von einer Kultur, die kontinuierliches Lernen und den Austausch von Wissen schätzt. Die Position des Solutions Architect in einem technologisch fortschrittlichen Standort ermöglicht es Ihnen, direkt mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und Ihre Expertise in einem sich ständig weiterentwickelnden Bereich einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Solutions Architect: GPU-Accelerated Data for LLMs erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und zeige dein Interesse an NVIDIA-Technologien, um auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Sei bereit, deine Kenntnisse über GPU-gestützte Datenverarbeitung und relevante Bibliotheken wie Dask oder Spark zu demonstrieren. Zeige, dass du die Herausforderungen der Kunden verstehst und Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Mach dir Gedanken über Proof-of-Concepts! Überlege dir, wie du potenziellen Kunden zeigen kannst, wie NVIDIA-Technologien ihre Probleme lösen können. Eine gute Präsentation kann den Unterschied machen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Engagement und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam herausfinden, wie du ins Team passt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Solutions Architect: GPU-Accelerated Data for LLMs mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!:Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir genau an, was wir bei StudySmarter machen. Verstehe die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, damit du zeigen kannst, dass du die richtige Person für den Job bist.
Sei konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele aus deiner Vergangenheit, die zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder wie du mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet hast. Das macht deine Bewerbung lebendiger und überzeugender.
Zeig deine Leidenschaft!:Wir suchen nach Menschen, die wirklich begeistert von dem sind, was sie tun. Lass in deiner Bewerbung durchscheinen, warum du dich für diese Rolle interessierst und was dich an der Arbeit mit NVIDIA-Technologien reizt. Deine Begeisterung kann einen großen Unterschied machen!
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher dran, Teil unseres Teams zu werden!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den NVIDIA-Technologien vertraut, insbesondere mit den Frameworks wie RAPIDS und DASK. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden können, um Probleme zu lösen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und Analyse demonstrieren. Sei bereit, über deine Erfolge zu sprechen und wie du Herausforderungen gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf GPU-beschleunigte Systeme.
✨Kommunikationsfähigkeiten zeigen
Da du mit verschiedenen Stakeholdern interagierst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, damit auch Nicht-Techniker verstehen, was du tust und warum es wichtig ist.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist, oder nach den nächsten Schritten in der Entwicklung von NVIDIA-Technologien. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist.