エヌビディア合同会社のSolution Architect, Generative AI求人
エヌビディア合同会社
- 職種
- ―
- 年収
- ―
- エリア
- 東京
※「正式に応募する」は、職務経歴書 、履歴書 が必要です。個人設定よりご登録をお願いします。
尚、カジュアル面談は保証されているものではなく不成立になる場合もございますのでご了承ください。
仕事内容
私たちの業務では、NVIDIAの最先端GenAIソフトウェアおよびハードウェア技術を基にしたソリューションを開発し、特に推論に重点を置いてそのデモンストレーションを行います。顧客に対して、エージェントベースのシステム設計や最適なモデルとインフラストラクチャに関するアドバイスを提供することも含まれます。主要顧客と直接連携し、それぞれの課題を理解してNVIDIA製品に基づいたベストなソリューションを提供します。また、NVIDIAのソフトウェアプラットフォームを用いた深層な分析と最適化を行い、最高のパフォーマンスとコスト効果を確保することで持続可能性を推進します。これには、パイプラインを低精度計算に移行することなどが含まれます。プレセールスの会話を推進し、アーキテクチャやデモを構築して、NVIDIA製品を基にした顧客のAI導入を加速させ、営業アカウントマネージャーと密接に連携してデザインの成功を確保します。コンセプトの検証やデモの作成・実行にも関与し、Pythonを用いたデータパイプラインの実行、ML/DLモデルのトレーニング、コンテナベースのオーケストレーターへの展開に必要なプレゼンテーションスキルと複雑なトピックの説明能力を活かします。
募集要項
| 勤務地 | Japan, Tokyo |
|---|---|
| 給与 | - |
| 勤務時間 | - |
| 休暇制度 | - |
| 待遇・福利厚生 | - |
| リモートワーク | - |
| その他 | - **応募要件**: Excellent verbal, written communication, and technical presentation skills in Japanese. Business level English communication is also a requirement. BS or MS in Computer Science, Engineering, Mathematics, or Physics (or equivalent experience). 5+ years of industry or academic experience related to Generative AI or Deep Learning. Strong coding development and debugging skills. Including experience with Python, C/C++, Bash, and Linux. Demonstrated experience with cluster orchestration tools including Docker, Kubernetes, or SLURM across cloud service providers and on premises. Ability to multitask effectively in a dynamic environment. Strong analytical and problem-solving skills. Clear written and oral communication skills with the ability to effectively collaborate with management and engineering. Have a strong desire to share knowledge with clients, partners and co-workers. - **望ましい経験**: Expertise in deploying large-scale training and inferencing pipeline. Experience with pre-training, post-training of transformer-based architectures for language or vision. A deep understanding of the latest generative AI or deep learning methods and algorithms. Experience using or operating Kubernetes, as well as experience writing or customizing Kubernetes configurations. Experience in designing agent-based systems: Experience working as an architect on the overall design, including optimal infrastructure, agent architecture, and authentication systems. |
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