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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen mit KI-Technologien und optimiere agentische Pipelines.
- Arbeitgeber: NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz und Computing.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und tiefem Lernen, idealerweise mit DNN-Inferenz.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Teamarbeit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Join to apply for the Solutions Architect, Scalability of Agentic Pipelines role at NVIDIA. 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 DNN sowie das End-to-End-Design von agentischen Utilities mit Tools wie NVIDIA NeMo Agent Toolkit, LangChain, LLamaIndex, Haystack usw. haben.
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 aufbauen können, wodurch NVIDIA ein integraler Bestandteil der Lösungen für Endbenutzer wird.
Wir suchen jemanden, der immer an künstlicher Intelligenz denkt, in einem schnelllebigen, sich schnell entwickelnden Bereich gedeihen kann und die Bemühungen zwischen Kunden, Unternehmensmarketing, Geschäftsentwicklung in der Branche und Engineering koordinieren kann.
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 sowie diese in agentische Pipelines integrieren.
- Umfassende Analysen und Optimierungen 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 Unternehmensarchitekturen werden.
- Ausgezeichnete mündliche, schriftliche Kommunikations- und technische Präsentationsfähigkeiten in Englisch.
- MS/PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Datenwissenschaft, Elektrotechnik/Informatik, Physik, Mathematik oder anderen Ingenieurdisziplinen.
- Eine konsistente Erfolgsbilanz akademischer und/oder beruflicher Erfahrungen in Bereichen, die mit maschinellem Lernen, tiefem Lernen und/oder Datenwissenschaft zu tun haben, mit Vorliebe für DNN-Inferenz.
- Über 8 Jahre Erfahrung.
- Berufserfahrung und Kenntnisse moderner LLM-, VLM- und Diffusionsarchitekturen mit Schwerpunkt auf MoE.
- Verständnis der wichtigsten Bibliotheken, die für die DNN-Inferenz verwendet werden (z.B. TRT-LLM, Dynamo, RedHat Inference Server) sowie der Entwicklung agentischer Pipelines.
- Begeisterung für die Zusammenarbeit mit mehreren Ebenen und Teams in Organisationen (Engineering, Produkt, Vertrieb und Marketingteam).
- Stark analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Ein Selbststarter mit dem Bestreben nach Wachstum, Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und das Teilen von Erkenntnissen im Team.
- Starke Zeitmanagement- und Organisationsfähigkeiten zur Koordination mehrerer Initiativen, Prioritäten und Implementierungen neuer Technologien und Produkte in sehr anspruchsvollen Projekten.
- 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: Rechenzentrumsdesign, Hochgeschwindigkeitsverbindungen InfiniBand, Cluster-Speicher und damit verbundene Design- und/oder Managementerfahrungen.
Senioritätsstufe: Mid-Senior Level
Beschäftigungsart: Vollzeit
Jobfunktion: Computerhardwareherstellung, Softwareentwicklung und Herstellung von Computern und Elektronik
Standort: Frankfurt am Main, Hessen, Deutschland
Solutions Architect, Scalability of Agentic Pipelines Arbeitgeber: Nvidia
Kontaktperson:
Nvidia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Solutions Architect, Scalability of Agentic Pipelines
✨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 Beziehungen aufzubauen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe, wie du deine Lösungen präsentieren kannst, und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Technik beherrschst, sondern auch die Fähigkeit hast, sie verständlich zu kommunizieren.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei NVIDIA findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Bleib am Ball! Informiere dich über die neuesten Trends in der KI und Agentic Pipelines. Zeige dein Interesse und deine Leidenschaft für das Thema in Gesprächen und Interviews – das wird dich von anderen abheben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Solutions Architect, Scalability of Agentic Pipelines
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir genau an, was wir bei StudySmarter machen. Verstehe unsere Produkte und wie sie in den Bereich der künstlichen Intelligenz passen. Das hilft dir, deine Motivation und dein Interesse in der Bewerbung klar zu kommunizieren.
Sei konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du mit DNN-Inferenz oder agentischen Pipelines gearbeitet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer und zeigt uns, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst.
Zeig deine Leidenschaft!: Wir suchen nach Menschen, die für KI brennen! Lass in deiner Bewerbung durchscheinen, warum du dich für diesen Bereich begeisterst und wie du dich kontinuierlich weiterbildest. Das zeigt uns, dass du ein echter Teamplayer bist, der bereit ist, mit uns zu wachsen.
Bewirb dich direkt über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht im Spam-Ordner landet, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert prüfen und du erhöhst deine Chancen, Teil unseres Teams zu werden!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nvidia vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie NVIDIA NeMo Agent Toolkit oder LangChain. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Optimierung von agentischen Pipelines demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle starke Kommunikationsfähigkeiten erfordert, übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Überlege dir, wie du komplexe Ideen in einfachen Worten vermitteln kannst, um sicherzustellen, dass alle Gesprächspartner folgen können.
✨Zeige deine Leidenschaft für KI
Lass deine Begeisterung für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen durchscheinen. Sprich über aktuelle Trends in der Branche und wie du dich kontinuierlich weiterbildest. Dies zeigt, dass du nicht nur für die Position geeignet bist, sondern auch ein langfristiges Interesse an der Entwicklung in diesem Bereich hast.
