Staże NVIDIA 2024: Stażysta ds. Inżynierii Sztucznej Inteligencji

Przesyłając swoje CV, wyrażasz zainteresowanie jednym z naszych staży w dziedzinie inżynierii sztucznej inteligencji NVIDIA na 2024 rok. Przeglądamy CV na bieżąco i rekruter może skontaktować się z Tobą, jeśli Twoje doświadczenie odpowiada któremuś z naszych staży. NVIDIA od ponad 25 lat rewolucjonizuje grafikę komputerową, gry na PC i przyspieszone obliczenia. Ta niezwykła spuścizna innowacji jest napędzana przez nadzwyczajną technologię i niezwykłych ludzi. Obecnie całkowicie inwestujemy w wykorzystanie niemal nieskończonego potencjału SI do kształtowania przyszłości obliczeń. W tej epoce nasze GPU służy jako mózg komputerów, robotów i pojazdów autonomicznych, które potrafią zrozumieć świat. Osiągnięcie tego, co nieosiągalne, wymaga wizji, innowacji i najlepszego talentu. Nasze staże dają wyjątkowe możliwości rozwoju kariery i zdobycia praktycznego doświadczenia w jednym z naszych czołowych zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją. Szukamy strategicznych, ambitnych, pracowitych i kreatywnych osób, które z pasją zmierzą się z wyzwaniami, których nie znajdziecie nigdzie indziej. W trakcie 12-tygodniowego stażu studenci będą pracować nad projektami mającymi znaczący wpływ na naszą firmę. Kandydatów mogą zgłaszać studenci, którzy realizują studia licencjackie, magisterskie lub doktoranckie w dziedzinie pokrewnej lub związanej. Możliwe staże w tym obszarze obejmują (ale nie są ograniczone do): Aplikacje i algorytmy głębokiego uczenia: Tworzenie algorytmów do głębokiego uczenia, analizy danych, uczenia maszynowego, obliczeń naukowych i poprawy wydajności implementacji GPU. Pojazdy autonomiczne: Tworzenie i szkolenie zaawansowanych sieci neuronowych do generowania tras. Obejmuje to także zbieranie zestawów danych do szkolenia i real-time inferencję za pomocą symulatorów/gymów, a także przeprowadzanie testów w pojazdach. Robotyka: Będziesz pełnił kluczową rolę, pomagając nam budować podstawową infrastrukturę i platformy oprogramowania naszego systemu poprzez analizowanie kodu i przyczyniając się do rdzenia systemu oprogramowania, który będzie napędzał każdego robota i aplikację zbudowaną z Isaac. Ramki i biblioteki głębokiego uczenia: Bezpośredni wkład w pakiety oprogramowania takie jak JAX, PyTorch i TensorFlow, integracja najnowszych funkcji biblioteki (na przykład cuDNN) lub CUDA, strojenie wydajności i analizy. Zadania obejmują również rozwijanie i optymalizację głębokich algorytmów uczenia i bibliotek (na przykład CuDNN, CuBLAS), utrzymanie infrastruktury budowania, testowania i dystrybucji dla tych bibliotek i ramek głębokiego uczenia na platformach obsługiwanych przez NVIDIA. Uczenie maszynowe: Zakres obowiązków obejmuje budowanie i utrzymanie pionierskiej platformy MLaaS (Machine Learning as a Service), która obejmuje ingestię danych, indeksowanie danych, etykietowanie danych, wizualizację, tablice i przeglądarki danych. Obejmuje to również możliwość korzystania i strojenia najnowszych modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia zgodnie z zamierzonymi celami. Badania stosowane: Obejmuje rozwijanie i prototypowanie nowych algorytmów i modeli uczenia głębokiego dla dostrojenia modelu podstawowego lub dla tłumaczenia maszynowego. Inne obowiązki obejmują wkład w otwarte projekty, takie jak ramka NVIDIA NeMo dla generatywnej SI z możliwością publikacji wyników projektu stażysty. Obszary badań stosowanych mogą obejmować duże modele językowe (LLM), teorię uczenia głębokiego i zastosowania do przetwarzania języka naturalnego (NLP), wizji komputerowej, grafiki, mowy, uczenia ze wzmocnieniem lub innych odpowiednich dziedzin. Czego potrzebujemy: Musisz obecnie realizować studia licencjackie, magisterskie lub doktoranckie w dziedzinie pokrewnej lub związanej. W zależności od roli, wymagane mogą być wcześniejsze doświadczenie lub znajomość takich umiejętności i technologii jak: Python, C, C++, PyTorch, JAX, TensorFlow, TensorRT, Keras, Linux, ROS, Docker, OpenGL, CPU, GPU, FPGA, PERL i/lub Wizja Komputerowa.