Інженер-програміст, глибоке навчання cuDNN - Новий випускник коледжу 2023

Вам подобається швидко кодувати та створювати структури програмного забезпечення для вирішення складних проблем? Ми шукаємо старанних інженерів-програмістів для співпраці у проектуванні, будівництві та розгортанні cuDNN - нашої бібліотеки примітивів для глибоких нейронних мереж, підсиленої графічним процесором. Штучний інтелект, обладнаний комп'ютерами ШІ, здатний вчитися, мислити та спілкуватися з людьми, тепер став реальністю, а не лише науковою фантастикою. Це справді феноменальний час. Епоха штучного інтелекту розпочалась, і ми є її двигуном. Якщо ця роль відповідає вашим здібностям та інтересам, розкажіть нам, чому ви вважаєте себе відмінним кандидатом для нашої команди, і ми з радістю розповімо вам більше про нашу роботу! Чим ви будете займатися: - Проектуванням комерційного програмного забезпечення, яке вводиться в дію як частина програмного комплексу AI NVIDIA, включаючи спрощену підтримку великої мовної моделі (LLM). - Дослідженням роботи важливих навантажень, вдосконаленням поточного програмного забезпечення та пропонуванням покращень для майбутнього програмного забезпечення. - Співпрацею з перехресними командами інженерів-програмістів з глибоким навчанням та архітекторів GPU для інновацій у таких сферах, як генеративний ШІ, самоводні автомобілі, комп'ютерний зір і системи рекомендацій. - Триманням пальця на пульсі постійно розвиваючоїся індустрії ШІ, бути готовим робити внесок у весь код, включаючи проектування API, структуру програмного забезпечення, моделювання продуктивності, тестування та розробку ядра GPU. Що ми хотіли бачити: - Бакалаврський або вищий ступінь з кібернетики (або подібного) або відповідний досвід. - Міцні навички програмування в C/C++ та знайомство з Python. - Глибоке розуміння лінійної алгебри. - Знайомство з найновішими тенденціями в машинному навчанні. - Виняткові навички вирішення проблем, включаючи застосування алгоритмів та структур даних. - Досвід роботи з оцінкою продуктивності, профілювання та оптимізацією коду. Способи виділитись з натовпу: - Знання програмування і оптимізації GPU (наприклад, CUDA або OpenCL). - Практичний досвід роботи з машинним навчанням, особливо глибоким навчанням. - Знайомство з архітектурою комп'ютера та створенням моделей продуктивності для процесорів, GPU або інших прискорювачів. - Глибокий досвід роботи з науковими даними, статистичним аналізом та візуалізацією. - Минула робота над великими складними кодовими базами, співпраця з багатьма розробниками, переважно бібліотеками, компіляторами або системним програмним забезпеченням.