Solutions Architect, Large Language Model Inference

Solutions Architect, Large Language Model Inference

München Vollzeit 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
N

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen mit KI und NLP-Technologien für unsere Kunden.
  • Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz und Technologie.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und einem vielfältigen Team.
  • Warum dieser Job: Sei Teil der Revolution in der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ML, DL und NLP sowie starke Kommunikationsfähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.

NVIDIA’s Worldwide Field Operations (WWFO) team sucht einen AI-fokussierten Solution Architect mit Expertise in Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) und Data Science Plattformen. Insbesondere wird ein Kandidat mit Verständnis für neuronale Natural Language Processing (NLP), Transformer-Architekturen und Large Language Model (LLM) Workflows gesucht. In dieser Rolle werden Sie sich erheblich auf Inferencing-Technologien konzentrieren (z.B. Modellkompression, Modellkompilierung, Modellbereitstellung).

In unserem Solutions Architecture Team arbeiten wir mit der aufregendsten Computerhardware und -software und treiben die neuesten Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz voran. Wir benötigen Personen, die die Kundenakzeptanz der NVIDIA-Technologie ermöglichen und dauerhafte Beziehungen zu unseren Technologiepartnern entwickeln, wodurch NVIDIA ein integraler Bestandteil der Endbenutzerlösungen wird.

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 Branche und Engineering zu koordinieren.

Ein erfolgreicher Kandidat wird mit bahnbrechenden NLP- und LLM-Modellen arbeiten, die die Art und Weise, wie Menschen Technologie nutzen, grundlegend verändern. 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 Akzeptanz von Large Language Models zu fördern und deren Bereitstellung in die Produktion zu optimieren.

Dynamisches Engagement mit Entwicklern, wissenschaftlichen Forschern, Datenwissenschaftlern, IT-Managern und Führungskräften ist ein wesentlicher Bestandteil der Rolle des Solutions Architect und wird Ihnen Erfahrung mit einer Vielzahl von Partnern und Technologien bieten.

Was Sie tun werden:

  • Direkt mit wichtigen 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.
  • Umfassende Analysen und Optimierungen durchführen, um die beste Leistung auf GPU-basierten Systemen sicherzustellen. Dies umfasst sowohl das Training als auch die Inferenz von NLP/LLM-Pipelines.
  • Mit Engineering-, Produkt- und Vertriebsteams zusammenarbeiten, um die am besten geeigneten Lösungen für Kunden zu entwickeln und zu planen.
  • Branchenexpertise aufbauen und ein Mitwirkender bei der Integration von NVIDIA-Technologie in Unternehmensarchitekturen werden.
  • Eng mit den Datenwissenschafts- und IT-Teams der Kunden zusammenarbeiten.

Was wir sehen möchten:

  • Exzellente verbale, schriftliche Kommunikations- und technische Präsentationsfähigkeiten in Englisch.
  • MS/PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Datenwissenschaft, Elektrotechnik/Informatik, Physik, Mathematik oder anderen Ingenieurdisziplinen.
  • 5+ Jahre Berufserfahrung oder Forschungserfahrung mit Python/C++/anderer Softwareentwicklung und die Fähigkeit, in einer sich ständig weiterentwickelnden Umgebung den Fokus nicht zu verlieren.
  • Eine konsistente Erfolgsbilanz akademischer und/oder industrieller Erfahrungen in Bereichen, die mit maschinellem Lernen, tiefem Lernen und/oder Datenwissenschaft zu tun haben.
  • Berufserfahrung und Kenntnisse moderner NLP-Technologien, einschließlich eines guten Verständnisses von Transformer-Architekturen, einschließlich Prompt-Learning- und Adapter-Tuning-Techniken (z.B. IA3 oder LORA).
  • Verständnis der Schlüsselbibliotheken, die für das Training von NLP/LLM verwendet werden (NeMo Framework, DeepSpeed usw.) und für die Inferenz (z.B. TRT-LLM, Triton Inference Server, HF Optimum).
  • Sie sind begeistert davon, mit mehreren Ebenen und Teams in Organisationen (Engineering, Produkt, Vertrieb und Marketing) zu arbeiten.
  • Fähigkeit, in einem schnelllebigen Umfeld mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen und starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
  • Starke Zeitmanagement- und Organisationsfähigkeiten zur Koordination mehrerer Initiativen, Prioritäten und Implementierungen neuer Technologien und Produkte in sehr komplexe Projekte.
  • Sie sind ein Selbststarter mit dem Bestreben nach Wachstum, Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und dem Teilen von Erkenntnissen im Team.

Wege, sich von der Masse abzuheben:

  • Erfahrung mit größeren transformerbasierten Architekturen für NLP, CV, ASR oder andere.
  • Frühere Erfahrung in der Anwendung von NLP-Technologie und deren Bereitstellung in die Produktion.
  • Kenntnisse in der Verwendung von DevOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Singularity usw.
  • Erfahrung mit groß angelegtem verteiltem DL-Training.
  • Verständnis von HPC-Systemen: Rechenzentrumsdesign, Hochgeschwindigkeitsverbindungen InfiniBand, Cluster-Speicher und Design- und/oder Managementerfahrung im Zusammenhang mit Planung.

Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt in unserem Unternehmen schätzt. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus. Wir werden sicherstellen, dass Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen erhalten, um am Bewerbungs- oder Interviewprozess teilzunehmen, um wesentliche Arbeitsfunktionen auszuführen und um andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten.

Solutions Architect, Large Language Model Inference Arbeitgeber: NVIDIA

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz vorantreibt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in einer der fortschrittlichsten Technologiestädte bietet NVIDIA nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen, sondern auch umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Zusammenarbeit mit führenden Experten der Branche. Hier haben Sie die Chance, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln, während Sie an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen.

N

Kontaktdaten:

NVIDIA Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Solutions Architect, Large Language Model Inference 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 Solutions Architect, Large Language Model Inference mit Bravour zu bestehen

Machine Learning (ML)
Deep Learning (DL)
Data Science
Natural Language Processing (NLP)
Transformer-Architekturen
Large Language Model (LLM) Workflows
Modellkompression

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 Solutions Architect, Large Language Model Inference 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!