Stages NVIDIA 2024 : Stagiaire en Ingénierie de l'Intelligence Artificielle

En soumettant votre CV, vous exprimez votre intérêt pour l'un de nos stages en ingénierie de l'intelligence artificielle NVIDIA 2024. Nous examinons les CV en continu et un recruteur peut vous contacter si votre expérience correspond à l'un de nos nombreux stages.

NVIDIA transforme les graphiques informatiques, les jeux sur PC et l'informatique accélérée depuis plus de 25 ans. C'est un héritage unique d'innovation alimenté par une grande technologie et des personnes extraordinaires. Aujourd'hui, nous exploitons le potentiel illimité de l'IA pour définir la prochaine ère de l'informatique. Une ère dans laquelle notre GPU agit comme le cerveau des ordinateurs, des robots et des voitures autonomes qui peuvent comprendre le monde. Faire ce qui n'a jamais été fait auparavant nécessite une vision, une innovation et les meilleurs talents du monde. Nos stages offrent une excellente opportunité d'étendre votre carrière et de travailler de manière pratique avec l'une de nos équipes leader dans l'industrie de l'intelligence artificielle. Nous recherchons des personnes stratégiques, ambitieuses, travailleuses et créatives qui sont passionnées par la résolution de défis que personne d'autre ne peut résoudre.

Tout au long du stage de 12 semaines, les étudiants travailleront sur des projets ayant un impact mesurable sur notre entreprise. Nous recherchons des étudiants poursuivant un baccalauréat, une maîtrise ou un doctorat dans un domaine pertinent ou connexe.

Les stages potentiels dans ce domaine comprennent (mais ne sont pas limités à) :   

• Applications et algorithmes d'apprentissage approfondi

  • Développement d'algorithmes pour l'apprentissage profond, l'analyse de données, l'apprentissage automatique ou le calcul scientifique, et analyse et amélioration des performances des implémentations GPU

• Véhicules autonomes

  • Développement et formation de réseaux neuronaux profonds de pointe pour la génération de parcours

  • Collecte de jeux de données d'entraînement et de temps d'inférence en temps réel à l'aide de simulateurs/gyms, ainsi que réalisation de tests en véhicule

• Robotique

  • Jouer un rôle clé en nous aidant à construire l'infrastructure fondamentale et les plateformes logicielles de notre système en révisant le code et en travaillant au cœur même du système logiciel qui animera chaque robot et application construits avec Isaac

• Cadres et bibliothèques d'apprentissage profond

  • Contribuer directement à des packages logiciels tels que JAX, PyTorch et TensorFlow, intégrer les dernières fonctionnalités de la bibliothèque (par exemple, cuDNN) ou de CUDA, optimiser les performances et analyser

  • Développer et optimiser les algorithmes et bibliothèques d'apprentissage profond de base (par exemple, CuDNN, CuBLAS), maintenir une infrastructure de construction, de test et de distribution pour ces bibliothèques et cadres d'apprentissage profond sur les plates-formes supportées par NVIDIA

• Apprentissage automatique

  • Travailler à la construction et à la maintenance de la première plateforme MLaaS (Machine Learning en tant que service) comprenant l'ingestion de données, l'indexation des données, l'étiquetage des données, la visualisation, les tableaux de bord, les visualiseurs de données

  • Fournir la possibilité d'utiliser et de peaufiner les derniers modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique en fonction des cas d'utilisation

• Recherche appliquée

• Développer et prototyper de nouveaux algorithmes et modèles d'apprentissage profond pour l'ajustement de modèles de base ou pour la traduction automatique neuronale

• Contribuer à des projets open source tels que le cadre de l'IA générative NVIDIA NeMo avec la possibilité de publier les résultats de votre projet de stage

• Les domaines de recherche appliquée pourraient inclure : les grands modèles de langues (LLM), la théorie de l'apprentissage profond et les applications au traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, les graphiques, la parole, l'apprentissage par renforcement, ou d'autres domaines pertinents

Ce que nous devons voir :

• Poursuivre actuellement un baccalauréat, une maîtrise ou un doctorat dans un domaine pertinent ou connexe

• Selon le rôle, l'expérience préalable ou les connaissances requises pourraient inclure des compétences en programmation et des technologies telles que : Python, C, C++, PyTorch, JAX, TensorFlow, TensorRT, Keras, Linux, ROS, Docker, OpenGL, CPU, GPU, FPGA, PERL, et/ou la vision par ordinateur