Solutions Architect, Hyperscalers
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Vollzeit 72000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Nvidia

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Lösungen mit NVIDIA-Technologien und arbeite direkt mit Hyperscaler-Partnern.
  • Arbeitgeber: NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und beschleunigtes Computing.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit KI und beschleunigtem Computing.
  • Gewünschte Qualifikationen: MS/PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und 3+ Jahre Erfahrung in ML/DL.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und innovativen Projekten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.

Social network you want to login/join with:col-narrow-leftClient:NVIDIALocation:Job Category:Other-EU work permit required:Yescol-narrow-rightJob Reference:68ddfc0709f0Job Views:3Posted:23.08.2025Expiry Date:07.10.2025col-wideJob Description:NVIDIA’s Worldwide Field Operations (WWFO) team is looking for a Solution Architect with expertise in Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) and Data Science applications to work with our Hyperscalers partners. In our Solutions Architecture team, we work with the most exciting platform for accelerated computing and drive the latest breakthroughs in artificial intelligence. We need individuals who can enable customer and partner productivity. Our goal is to develop lasting relationships with our technology partners, making NVIDIA an integral part of end-user solutions. We are looking for someone always thinking about artificial intelligence, someone who can maintain alignment in a fast paced and constantly evolving field.You will be working with the latest HPC architectures coupled with the most advanced neural network models, changing the way people interact with technology. As a Solutions Architect, you will be the first line of technical expertise between NVIDIA, our Hyperscaler partners and our end-customers. Your duties will vary from working on proof-of-concept demonstrations, to driving relationships with key technical executives and managers to evangelize accelerated computing and Generative AI. Dynamically engaging with developers, scientific researchers, data scientists, IT managers and senior leaders is a meaningful part of the Solutions Architect role and will give you experience with a range of challenges and solutions.What You’ll Be Doing:Develop and demonstrate solutions based on Hyperscalers and NVIDIA’s pioneering GenAI software and hardware technologies to developersWork directly with key customers and our Hyperscalers partners to understand their challenges and provide the best solutions based on NVIDIA productsPerform in-depth analysis and optimization to ensure the best performance on GPU-accelerated systems using NVIDIA software platform. This includes support in optimization of both training and inference pipelinesPartner with Engineering, Product and Sales teams to understand developer’s challenges and plan for the best suitable solutions. Enable development and growth of product features through customer feedback and proof-of-concept evaluationsBuild industry expertise and become a contributor in integrating NVIDIA technology into Enterprise Computing architecturesWhat We Need to See:MS/PhD or equivalent in Computer Science, Data Science, Electrical/Computer Engineering, Physics, Mathematics, other Engineering fields3+ years of academic and/or industry experience in fields related to machine learning, deep learning and/or data scienceYou are excited to work with multiple levels and teams across organizations (Engineering, Product, Sales and Marketing team)Excellent ability to listen, both verbal and written communication skills, and being comfortable with presenting technical solutions in EnglishExpertise in deploying large-scale training and inferencing pipeline on Hyperscaler’s infrastructureYou are a self-starter with interest in growth, passion for continuous learning and sharing findings across the teamWays to Stand Out from The Crowd:Experience running and optimizing large scale distributed DL trainingExpertise in optimizing inference pipeline, using a range of inferencing technics (e.g., understanding of model compression techniques, model compilation or model serving)Background with working with larger transformer-based architecturesExperience using DevOps technologies such as Docker, Kubernetes, Singularity, etc.Understanding of HPC systems: data center design, high speed interconnect InfiniBand, cluster storage and scheduling related design and/or management experience #J-18808-Ljbffr

Solutions Architect, Hyperscalers Arbeitgeber: Nvidia

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz fördert. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in Europa bietet das Unternehmen nicht nur die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten, sondern auch umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und eine Kultur der Zusammenarbeit, die persönliches Wachstum und Teamarbeit unterstützt. Die enge Zusammenarbeit mit führenden Hyperscalern und die Chance, bedeutende Beziehungen zu entwickeln, machen NVIDIA zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die in der Technologiebranche einen Unterschied machen möchten.
Nvidia

Kontaktperson:

Nvidia HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Solutions Architect, Hyperscalers

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir helfen kann, einen Fuß in die Tür zu bekommen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe, deine Lösungen klar und präzise zu präsentieren. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten zu verbessern.

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei NVIDIA siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du bereit bist, die Initiative zu ergreifen!

Tipp Nummer 4

Bleib am Ball! Nach einem Interview, schicke eine kurze Dankesnachricht. Das zeigt dein Interesse und hinterlässt einen positiven Eindruck. Lass uns zusammen an deiner Follow-up-Strategie arbeiten!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Solutions Architect, Hyperscalers

Machine Learning (ML)
Deep Learning (DL)
Data Science
GPU-Accelerated Systems
NVIDIA Software Platform
Proof-of-Concept Demonstrations
Technical Communication
Optimization of Training and Inference Pipelines
Collaboration with Engineering, Product, and Sales Teams
Large-Scale Distributed DL Training
Model Compression Techniques
DevOps Technologien (Docker, Kubernetes, Singularity)
HPC Systeme
Datenzentrum Design
Cluster Storage Management

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die authentisch sind und ihre Leidenschaft für Technologie und KI zeigen. Zeig uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist!

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du an Projekten im Bereich Machine Learning oder Data Science gearbeitet hast, erzähl uns davon! Das gibt uns einen besseren Einblick in dein Können.

Achte auf die Details!: Stelle sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du sie abschickst – wir wollen das Beste von dir sehen!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der KI und den spezifischen Technologien von NVIDIA vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Bereich Machine Learning und Deep Learning. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du mit verschiedenen Teams und Partnern interagierst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, damit auch Nicht-Experten folgen können.

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 großen Projekten, um dein Engagement zu zeigen.

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  • Solutions Architect, Hyperscalers

    Vollzeit
    72000 - 84000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-09-29

  • Nvidia

    Nvidia

    10,000 - 20,000
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