Arquitecto de Soluciones - Evaluación de Redes Neuronales Profundas

• Máster/Doctorado o experiencia equivalente en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería Eléctrica/Informática, Física, Matemáticas u otros campos de la Ingeniería.

• Más de 5 años de experiencia práctica en la construcción y evaluación de redes neuronales profundas ("Deep Neural Networks").

• Un historial contrastado de experiencia académica y/o industrial en campos relacionados con el aprendizaje automático ("machine learning"), aprendizaje profundo ("deep learning") y/o ciencia de datos, con preferencia hacia el "Deep Learning".

• Experiencia laboral y conocimientos de los últimos LLM o VLM y sistemas de recuperación ("Retrieval Systems").

• Comprensión de las bibliotecas clave utilizadas para la evaluación de DNN, como Eval Harness o NVIDIA Evaluation Microservice, así como la evaluación de "agentic pipelines".

• Buen conocimiento de los "benchmarks" de evaluación modernos y capacidad para ampliarlos o crear nuevos "benchmarks".

• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita, y de presentación técnica en inglés.

• Experiencia trabajando en la evaluación de modelos, ya sea midiendo la memorización de los modelos, los riesgos de seguridad asociados con instrucciones ocultas, etc.

• Experiencia en el uso de herramientas de evaluación con modelos grandes a escala.

• Comprensión del entrenamiento distribuido a gran escala.

• Experiencia en enfoques de evaluación para el aprendizaje por refuerzo ("reinforcement learning").

El equipo de Worldwide Field Operations (WWFO) de NVIDIA busca un "Solution Architect" centrado en IA con experiencia en la evaluación de redes neuronales y "agentic pipelines". Un candidato con comprensión de los conjuntos de datos y herramientas de evaluación modernos que le permita trabajar con los principales constructores de modelos y desarrolladores de aplicaciones de IA en toda la región EMEA para mejorar tanto los modelos principales como los "agentic pipelines" de extremo a extremo. Como "Solutions Architect", serás la primera línea de experiencia técnica entre NVIDIA y nuestros clientes. Tus responsabilidades variarán desde trabajar en demostraciones de prueba de concepto hasta fomentar relaciones con ejecutivos y directivos clave para promover las tecnologías de NVIDIA.

Este puesto se centra en la evaluación, el análisis y el diseño de sistemas de IA agénticos, con un fuerte énfasis en los LLM y las arquitecturas basadas en recuperación. Implica la realización de "benchmarking" de sistemas de IA en diversos casos de uso e idiomas, evaluando el rendimiento en todo el "stack" de extremo a extremo, desde LLM y VLM hasta modelos de "embedding". La posición también requiere un análisis profundo de los fallos del sistema y el desarrollo de estrategias de mitigación, incluyendo la selección de modelos, la optimización del "retrieval pipeline" y el ajuste fino ("fine-tuning") de LLM o modelos de "embedding". Buscamos un candidato apasionado por la IA con sólida experiencia en el desarrollo y ajuste fino de redes neuronales. El candidato ideal será capaz de colaborar con clientes, equipos de ingeniería, desarrollo de negocio industrial y marketing corporativo. En este puesto, trabajarás con las últimas tecnologías de LLM, VLM y "embedding" que están redefiniendo la forma en que las personas interactúan con los sistemas inteligentes.

• Trabajar directamente con clientes clave para comprender su tecnología y proporcionar las mejores soluciones.

• Impulsar la adopción de las herramientas de evaluación de código abierto de NVIDIA (NeMo) y ayudar a la comunidad a desarrollar una metodología estándar para la medición de la robustez de los modelos.

• Desarrollar y demostrar soluciones basadas en la tecnología de LLM de NVIDIA y de código abierto, e integrarlas en "agentic pipelines".

• Colaborar con los equipos de ingeniería, producto y ventas para desarrollar y planificar las mejores soluciones adecuadas para los clientes. Facilitar el desarrollo y el crecimiento de las características del producto a través del feedback de los clientes y las evaluaciones de prueba de concepto.

• Desarrollar experiencia en la industria y convertirse en un colaborador en la integración de la tecnología de NVIDIA en arquitecturas de "Enterprise Computing".