W skrócie
- Zadania: Optymalizuj modele AI, pracując z najnowszymi technologiami i algorytmami.
- Firma: NVIDIA - lider w rewolucji generatywnej AI.
- Benefity: Konkurencyjne wynagrodzenie, pakiet benefitów oraz możliwości rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z doskonałymi możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi projektami AI i wpływaj na przyszłość technologii.
- Kwalifikacje: Studia magisterskie lub doktoranckie w dziedzinie informatyki lub pokrewnej.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
NVIDIA jest na czołowej pozycji w rewolucji generatywnej AI! Zespół Algorytmicznej Optymalizacji Modeli koncentruje się na optymalizacji modeli generatywnych AI, takich jak duże modele językowe (LLM), modele językowo-wizualne (VLM) oraz modele dyfuzji, aby osiągnąć maksymalną efektywność wnioskowania przy użyciu technik takich jak kwantyzacja, spekulacyjne dekodowanie, rzadkość, destylacja, przycinanie, wyszukiwanie architektury neuronowej oraz zautomatyzowane strategie wdrażania. Nasza praca obejmuje prowadzenie badań stosowanych w celu poprawy efektywności modeli oraz rozwijanie innowacyjnej platformy optymalizacji modeli open-source (NVIDIA Model Optimizer). Nasze oprogramowanie jest wykorzystywane zarówno wewnętrznie w NVIDIA, jak i zewnętrznie przez zespoły badawcze i inżynieryjne, które opracowują najlepsze modele AI.
Poszukujemy stażysty w dziedzinie algorytmów GenAI, który pomoże w optymalizacji nowoczesnych modeli generatywnych AI, takich jak LLM, VLM, multimodalne i modele dyfuzji. W tej roli będziesz projektować, wdrażać i produkować algorytmy optymalizacji modeli do wnioskowania i wdrażania na najnowszych platformach sprzętowych NVIDIA. Skupimy się na łatwości użycia, efektywności obliczeniowej i pamięci oraz osiąganiu najlepszych kompromisów między dokładnością a wydajnością poprzez współprojektowanie oprogramowania i sprzętu.
Twoja praca będzie obejmować wiele warstw stosu oprogramowania AI - od projektowania algorytmów po integrację - w ekosystemie NVIDIA (Model Optimizer, NeMo/Megatron, TensorRT-LLM) oraz w ramach open-source (PyTorch, Hugging Face, vLLM, SGLang). Możesz również zagłębić się w optymalizację na poziomie GPU, w tym rozwój niestandardowych rdzeni z CUDA i Triton.
Co będziesz robić:
- Pomoc w projektowaniu i budowaniu modułowych, skalowalnych platform oprogramowania do optymalizacji modeli, które zapewniają wyjątkowe doświadczenia użytkowników, wspierając różnorodne modele AI i techniki optymalizacji.
- Eksploracja, rozwój i integracja innowacyjnych algorytmów optymalizacji głębokiego uczenia (kwantyzacja, spekulacyjne dekodowanie, rzadkość, destylacja, przycinanie, wyszukiwanie architektury neuronowej) w stosie oprogramowania AI NVIDIA.
- Wdrażanie zoptymalizowanych modeli do wiodących open-source frameworków wnioskowania oraz wniesienie specjalistycznych API, optymalizacji na poziomie modeli i nowych funkcji dostosowanych do najnowszych możliwości sprzętowych NVIDIA.
- Współpraca z zespołami NVIDIA nad rozwiązaniami optymalizacji modeli dla przypadków użycia klientów, dążąc do optymalnych przepływów pracy end-to-end oraz zrównoważonych kompromisów między dokładnością a wydajnością.
- Przeprowadzanie profilowania rdzeni GPU w celu identyfikacji i wykorzystania możliwości optymalizacji sprzętowych i programowych (np. efektywne rdzenie uwagi, optymalizacja pamięci KV, strategie równoległości).
Co musimy zobaczyć:
- Studia magisterskie lub doktoranckie w dziedzinie informatyki, AI, matematyki stosowanej lub pokrewnej dziedziny.
- Silne podstawy w głębokim uczeniu i praktyczne doświadczenie z modelami językowymi.
- Solidna wiedza z zakresu algorytmów i programowania.
- Biegłość w Pythonie, PyTorch oraz nowoczesnych frameworkach/narzędziach ML.
- Dobre umiejętności komunikacyjne w piśmie i mowie, z umiejętnością pracy zarówno samodzielnie, jak i w zespole w szybkim tempie.
Sposoby, aby wyróżnić się z tłumu:
- Doświadczenie w optymalizacji modeli i efektywności (np. kwantyzacja, destylacja, przycinanie).
- Wkład w PyTorch, JAX, vLLM, SGLang lub inne frameworki do treningu i wnioskowania w uczeniu maszynowym.
- Praktyczne doświadczenie w trenowaniu lub dostrajaniu generatywnych modeli AI na dużych klastrach GPU.
- Znajomość architektur GPU i stosów kompilacji oraz umiejętność analizy i debugowania wydajności end-to-end.
- Znajomość SDK do głębokiego uczenia NVIDIA (Model Optimizer, NeMo).
NVIDIA jest coraz bardziej znana jako "firma zajmująca się obliczeniami AI" i powszechnie uważana za jednego z najbardziej pożądanych pracodawców w świecie technologii, oferuje bardzo konkurencyjne wynagrodzenia oraz kompleksowy pakiet świadczeń. NVIDIA zobowiązuje się do wspierania różnorodnego środowiska pracy i jest dumna z bycia pracodawcą równych szans. Ponieważ wysoko cenimy różnorodność w naszych obecnych i przyszłych pracownikach, nie dyskryminujemy (w tym w naszych praktykach zatrudnienia i awansów) na podstawie rasy, religii, koloru skóry, pochodzenia narodowego, płci, ekspresji płci, orientacji seksualnej, wieku, stanu cywilnego, statusu weterana, statusu niepełnosprawności ani jakiejkolwiek innej cechy chronionej prawem. Nasze wynagrodzenie za staż opiera się na stanowisku, lokalizacji, roku studiów, stopniu oraz doświadczeniu. Dla Polski: roczny zakres wynagrodzenia dla naszych stażystów wynosi 117,750 PLN - 204,100 PLN (proporcjonalnie do czasu trwania stażu).
GenAI Algorithms Intern – Model Optimization for Inference in Katowice – pracodawca: NVIDIA Corporation
NVIDIA to doskonały pracodawca, oferujący wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznej i innowacyjnej kulturze pracy. Pracując w zespole inżynierów zajmujących się bibliotekami matematycznymi, będziesz miał okazję wpływać na rozwój technologii AI i HPC, a także korzystać z konkurencyjnych wynagrodzeń oraz bogatego pakietu benefitów. Nasza lokalizacja w Polsce sprzyja elastycznemu modelowi pracy, co pozwala na doskonałą równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.