Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite AI-Transformationen mit Nvidia-Technologien und entwickle skalierbare Architekturen.
- Unternehmen: SoftServe, ein innovatives Unternehmen im Bereich AI und Data Science.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähige Vergütung, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagierte Führungskräfte und Zugang zu fortschrittlichen Tech-Communities.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AI und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in AI-Beratung und fundierte Kenntnisse in Python und AI/ML-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie als technischer Berater und Vordenker für unternehmerische KI-Transformationen, die durch den Nvidia-Technologiestack unterstützt werden, fungieren. Sie entwerfen, validieren und liefern skalierbare KI-Architekturen innerhalb des AI and Data Science Center of Excellence von SoftServe. In enger Zusammenarbeit mit Kunden, Nvidia-Stakeholdern und internen Engineering-Teams treiben Sie die KI-Adoption voran und gestalten Markteinführungslösungen, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.
Verantwortlichkeiten
- Strategiedefinition durch Architektur und Implementierung
- Übersetzung komplexer Geschäfts- und Betriebsherausforderungen in KI-Anwendungsfalldefinitionen, Lösungsfahrpläne und Referenzarchitekturen, die mit dem Kundenumfang übereinstimmen
- Unterstützung von Pre-Sales-Aktivitäten, einschließlich Vorschlägen, Lösungspositionierung, Kundenworkshops, GenAI-Proof-of-Concept-Initiativen und technischen Entdeckungssitzungen
- Entwurf und Validierung von KI-Architekturen unter Verwendung von Nvidia-Technologien, einschließlich NeMo, NIM, Triton, Riva, DeepStream, Metropolis und Omniverse
- Beitrag zur Markteinführungsstrategie der Nvidia-Allianz durch Gestaltung von Branchenangeboten, wiederverwendbaren Beschleunigern, Demos und Lösungsblaupausen
- Beratung von Organisationen zu Unternehmens-KI-Governance, MLOps, Modelllebenszyklusmanagement, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und bewährten Praktiken für die Bereitstellung
- Führung von Vordenkerschaft durch Whitepapers, technische Blogs, Konferenzpräsentationen, Demos und Branchenveranstaltungen
- Mentoring von Engineering- und Beratungsteams zu Technologien des Nvidia-Ökosystems
Anforderungen
- Über 6 Jahre Erfahrung in der KI-Beratung, GenAI/Agentic AI-Entwicklung, maschinellem Lernen und Deep Learning
- Praktische Erfahrung mit Python und modernen KI/ML-Frameworks, einschließlich PyTorch, TensorFlow, Pandas, NumPy, Hugging Face
- Praktische Erfahrung über den gesamten KI-Lebenszyklus, einschließlich Experimentierung, Feinabstimmung, Optimierung, Bereitstellung, Inferenz und Überwachung
- Erfahrung mit Nvidia-KI-Technologien, einschließlich NeMo, NIM, Riva, Metropolis, Omniverse, Triton oder verwandten Ökosystemplattformen bevorzugt
- Erfahrung im Entwurf und in der Bereitstellung von KI-Lösungen in mindestens einer Cloud-Umgebung, wie AWS, Azure, GCP
- Verständnis von GPU-beschleunigten KI-Plattformen und Inferenzoptimierungstechnologien wie TensorRT, Triton Inference Server, CUDA, DeepStream, ONNX oder ähnlichem
- Starke Beratungs- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit Erfahrung in der Präsentation vor Stakeholdern, Führungskräften und Führungspersonen
- Erfahrung in der Unterstützung von Markteinführungsinitiativen, Kundenentdeckungsworkshops, Lösungspositionierung und technischen Pre-Sales-Engagements
- Bevorzugter Abschluss eines Bachelor- oder Masterstudiums in Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich
SoftServe ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, Nationalität, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität und -ausdruck, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen gemäß geltendem Recht eine Berücksichtigung für die Beschäftigung.
Vorteile:
- Flexibles Arbeitsmodell: Arbeiten von zu Hause, im Büro oder in einem hybriden Format, das Fokus und Zusammenarbeit unterstützt
- Wettbewerbsfähige, marktorientierte Vergütung, die nach Rolle und Standort bewertet wird, sowie Gesundheitsversorgung, bezahlte Freizeit, Unterstützung für das Wohlbefinden und Lernmöglichkeiten
- Anspruchsvolle Führungskräfte, die offen kommunizieren, die Teams eng an die Strategie binden und langfristige Planung unterstützen
- Fortgeschrittene Technologiegemeinschaften: Bleiben Sie in Kontakt mit AI/ML-, Cloud-, Quantum Computing-, IoT- und Robotikgemeinschaften, mit Projekten, die auf modernen Frameworks basieren
Lead Nvidia AI Consultant Arbeitgeber: SoftServe
SoftServe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich Daten und maschinelles Lernen zu arbeiten. Mit einem flexiblen Arbeitsmodell, das Homeoffice, Büroarbeit oder hybride Formate umfasst, fördert das Unternehmen eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, in der persönliche und berufliche Entwicklung großgeschrieben werden. Die Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Gesundheitsleistungen und einer Vielzahl von Lernmöglichkeiten, die ihre Karriere vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Nvidia AI Consultant 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 SoftServe 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 Lead Nvidia AI Consultant mit Bravour zu bestehen
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 Lead Nvidia AI Consultant bei SoftServe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoftServe 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 SoftServe entscheidend sein!
