Стажировки в NVIDIA 2024: стажер-инженер в области искусственного интеллекта

Отправляя свое резюме, вы проявляете интерес к одной из наших стажировок в области Искусственного Интеллекта NVIDIA на 2024 год. Мы постоянно рассматриваем резюме, и рекрутер может связаться с вами, если ваш опыт соответствует одной из наших стажировок. NVIDIA на протяжении более 25 лет революционизирует компьютерную графику, компьютерные игры и ускоренные вычисления. Этот уникальный путь инноваций поддерживается выдающейся технологией и невероятно талантливыми людьми. В настоящее время мы полностью вкладываемся в использование безграничноого потенциала ИИ для формирования будущего вычислительной техники. В эту эпоху наша GPU выступает в роли мозга компьютеров, роботов и автономных транспортных средств, которые могут понимать окружающий мир. Для достижения безпрецедентного требуются видение, инновации и наилучший талант. Наша стажировка предлагает исключительные возможности для развития вашей карьеры и получения практического опыта в одной из наших ведущих команд по искусственному интеллекту. Мы ищем стратегически мыслящих, амбициозных, усердных и творческих людей, увлеченных решением задач, с которыми нет аналогов. В течение 12-недельной стажировки студенты будут работать над проектами, которые значительно влияют на наш бизнес. Кандидатам, обучающимся в бакалавриате, магистратуре или аспирантуре по релевантной или смежной специальности, открыта кандидатура. Возможные стажировки в этой области включают (но не ограничиваются): Приложения и алгоритмы глубокого обучения: Разработка алгоритмов для глубокого обучения, анализа данных, машинного обучения или научных вычислений и усовершенствование производительности реализаций на GPU. Автономные транспортные средства: Разработка и обучение передовых глубоких нейронных сетей для генерации пути. Это также включает сбор наборов данных для обучения и реальное время инференции с использованием симуляторов/тренажеров и проведение тестов в автомобиле. Робототехника: Вы сыграете ключевую роль в помощи нам в создании основной инфраструктуры и программных платформ нашей системы, анализируя код и внося вклад в основу программной системы, которая будет работать на каждом роботе и приложении, созданном с помощью Isaac. Фреймворки и библиотеки глубокого обучения: Непосредственный вклад в такие программные пакеты, как JAX, PyTorch и TensorFlow, интеграция самых последних библиотек (например, cuDNN) или возможностей CUDA, настройка производительности и анализ. Задачи также включают разработку и оптимизацию основных алгоритмов и библиотек глубокого обучения (например, CuDNN, CuBLAS), поддержание сборки, тестирования и инфраструктуры распределения для этих библиотек и фреймворков глубокого обучения на поддерживаемых платформах NVIDIA. Машинное обучение: Обязанности включают создание и поддержание передовой платформы MLaaS (ML в качестве услуги), которая включает в себя принятие данных, индексацию данных, пометку данных, визуализацию, панели, просмотры данных. Также предоставление возможности использования и настройки новейших моделей машинного обучения и глубокого обучения в соответствии с предназначенными целями. Прикладные исследования: включают разработку и прототипирование новых алгоритмов и моделей глубокого обучения для корректировки основных моделей или для нейромашинного перевода. Другие обязанности включают вклад в открытые проекты, такие как генеративный AI-framework NVIDIA NeMo, с возможностью публикации результатов вашего проекта во время стажировки. Прикладные исследовательские области могут включать большие языковые модели (LLM), теорию глубокого обучения и применение к обработке естественного языка (NLP), компьютерное зрение, графику, речь, обучение с подкреплением или другие соответствующие области. Что мы хотим видеть: Вы должны быть студентом бакалавриата, магистратуры или аспирантуры по релевантной или смежной специальности. В зависимости от роли, предварительный опыт или требования к знаниям могут включать в себя навыки программирования и технологии, такие как Python, С, С++, PyTorch, JAX, TensorFlow, TensorRT, Keras, Linux, ROS, Docker, OpenGL, CPU, GPU, FPGA, PERL и/или компьютерное зрение.