NVIDIA 2024 Prácticas: Interno de Ingeniería en Inteligencia Artificial

Al enviar tu currículum, estás expresando tu interés en una de nuestras prácticas de Ingeniería en Inteligencia Artificial de NVIDIA 2024. Revisaremos los currículums de manera continua, y un reclutador puede ponerse en contacto si tu experiencia coincide con una de nuestras numerosas prácticas.

NVIDIA lleva más de 25 años transformando los gráficos por computadora, los juegos de PC y la computación acelerada. Es un legado único de innovación alimentado por una gran tecnología y personas increíbles. Hoy en día, estamos explotando el potencial ilimitado de la IA para definir la próxima era de la computación. Una era en la que nuestra GPU actúa como el cerebro de computadoras, robots y coches autónomos que pueden entender el mundo. Hacer lo que nunca se ha hecho antes requiere visión, innovación, y el mejor talento del mundo. Nuestras prácticas ofrecen una excelente oportunidad para expandir tu carrera y obtener experiencia directa con uno de nuestros equipos líderes en Inteligencia Artificial. Buscamos personas estratégicas, ambiciosas, trabajadoras y creativas que estén apasionadas por ayudarnos a enfrentar desafíos que nadie más puede resolver.

A lo largo de la práctica de 12 semanas, los estudiantes trabajarán en proyectos que tendrán un impacto medible en nuestro negocio. Buscamos estudiantes que estén cursando una licenciatura, maestría o doctorado en un campo relevante o relacionado.

Posibles prácticas en este campo incluyen (pero no se limitan a):

• Aplicaciones y Algoritmos de Aprendizaje Profundo

  • Desarrollar algoritmos para aprendizaje profundo, análisis de datos, aprendizaje automático, o computación científica, y analizar y mejorar el rendimiento de las implementaciones de la GPU

• Vehículos autónomos

  • Desarrollar y entrenar Redes Neuronales Profundas de última generación para la generación de rutas

  • Recopilación de conjuntos de datos de entrenamiento y tiempos de ejecución de inferencia en tiempo real utilizando simuladores/gimnasios así como realización de pruebas en vehículos

• Robótica

  • Desempeñar un papel clave en ayudarnos a construir la infraestructura fundamental y las plataformas de software de nuestro sistema mediante la revisión de código y trabajando en el corazón del sistema de software que alimentará a cada robot y aplicación construida con Isaac

• Frameworks y Bibliotecas de Aprendizaje Profundo

  • Contribuir directamente a paquetes de software como JAX, PyTorch y TensorFlow, integrando las últimas características de la biblioteca (por ejemplo, cuDNN) o CUDA, ajuste y análisis de rendimiento

  • Desarrollar y optimizar algoritmos y bibliotecas de aprendizaje profundo (por ejemplo, CuDNN, CuBLAS), mantener compilaciones, pruebas y la infraestructura de distribución para estas bibliotecas y los frameworks de aprendizaje profundo en las plataformas compatibles con NVIDIA

• Aprendizaje Automático

  • Trabajar para construir y mantener la primera generación de la plataforma MLaaS (Machine Learning as a Service) incluyendo ingestión de datos, indexación de datos, etiquetado de datos, visualización, paneles, visores de datos

  • Proporcionar la posibilidad de usar y ajustar los últimos modelos de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo en función de los casos de uso

• Investigación Aplicada

• Desarrollar y prototipar nuevos algoritmos y modelos de aprendizaje profundo para el ajuste de modelos básicos o para la traducción automática de máquinas

• Contribuir a proyectos de código abierto como el marco de IA generativa NVIDIA NeMo con la posibilidad de publicar los resultados de tu proyecto de prácticas

• Las áreas de investigación aplicada podrían incluir: Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), Teoría y Aplicaciones de Aprendizaje Profundo al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Visión por Computadora, Gráficos, Habla, Aprendizaje por Reforzamiento, u otros dominios relevantes

Lo que necesitamos ver:

• Actualmente cursando una licenciatura, maestría o doctorado en un campo relevante o relacionado

• Dependiendo del rol, la experiencia previa o los conocimientos requeridos podrían incluir habilidades y tecnologías como: Python, C, C++, PyTorch, JAX, TensorFlow, TensorRT, Keras, Linux, ROS, Docker, OpenGL, CPU, GPU, FPGA, PERL, y/o Visión por Computadora