NVIDIA Edge AI Real-Time Data Specialist, REMOTE

Wymagania (must-have)

• Doświadczenie z technologiami NVIDIA i obliczeniami GPU (np. CUDA, TensorRT, DeepStream)
• Praktyka w obszarze Edge AI / real-time inference / streaming AI
• Doświadczenie z computer vision, przetwarzaniem danych sensorowych lub telemetrycznych
• Umiejętność projektowania architektur edge-to-cloud
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli AI do środowisk produkcyjnych
• Znajomość wzorców dla systemów real-time i event-driven
• Umiejętność integracji AI z platformami danych i systemami operacyjnymi
• Dobra znajomość inżynierii danych i pipeline’ów streamingowych (np. Kafka, Flink, Spark)
• Doświadczenie w pracy zespołowej (data + infra + AI)

Mile widziane

• Doświadczenie w obszarze:
• robotics / physical AI
• autonomous systems
• smart infrastructure
• industrial AI
• Znajomość digital twins i systemów symulacyjnych
• Doświadczenie z video analytics i systemami high-throughput
• Praktyka w MLOps / platform engineering / edge operations
• Doświadczenie z heterogenicznymi środowiskami (kamery, IoT, sensory)

,[Projektowanie i budowa pipeline’ów danych i AI przetwarzających dane w czasie rzeczywistym, Tworzenie i optymalizacja rozwiązań GPU (video analytics, telemetry, CV, streaming inference), Integracja rozwiązań edge AI z platformami data (cloud / enterprise systems), Wdrażanie modeli AI do produkcji (edge inferencing, real-time decisioning), Budowa architektur edge-to-cloud, Praca nad systemami obejmującymi video, sensory, telemetry i symulacje, Optymalizacja wydajności i skalowalności workloadów GPU, Wdrażanie standardów i wzorców dla produkcyjnych systemów AI real-time, Współpraca z zespołami data engineering, AI oraz architektury, Ewaluacja narzędzi i technologii w ekosystemie NVIDIA] Requirements: GPU, CUDA, AI, Computer vision, Kafka, Flink, MLOps, IoT