我们正在寻找一位积极主动的高级机器学习工程师，专注于向量搜索，加入NVIDIA的RAPIDS机器学习团队。RAPIDS是一套开源库，将现代GPU的性能与Python API的易用性相结合。我们正在努力提升RAPIDS的ML组件的能力，并将其整合到模型部署、推断和其他创新的关键基础设施项目中。您将加入一个由机器学习、高性能计算和软件工程师组成的团队，开发突破性的GPU加速框架。您将为RAPIDS ML项目以及其他开源项目的功能开发做出贡献和指导，并推动GPU数据科学和机器学习生态系统的发展。
您的工作内容包括：
- 开发和改进创新的向量搜索和机器学习算法和流程。
- 将RAPIDS ML训练和推断组件整合到企业和开源软件包中。
- 基于Python、Cython、C++和CUDA构建的系统实现解决方案，并改进这些组件。
- 参与开源项目，如RAPIDS RAFT、cuML等。在不同系统架构上进行基准测试、性能分析和优化复杂算法，这些算法的组件涉及Python、Cython和C++，从单节点到高规模分布式系统。
- 与数据科学家、解决方案架构师和其他团队密切合作，整合、诊断、调试和开发我们工具的功能路线图。
我们希望您具备以下条件：
- 8年以上机器学习工程师或软件工程师的经验，最好是构建和维护向量搜索、最近邻或基于距离的算法和/或分布式系统。
- 计算机科学/计算机工程或相关工程领域的学士或硕士学位（或具有同等经验）。
- 扎实的现代C++编程技能。
- 熟悉Python。
- 熟悉Dask或Spark等分布式编程框架之一。
- 熟悉基于CMake和Docker的构建系统。
- 您非常关注健壮、可读、文档完善、经过良好测试的高性能代码。
- 热衷于学习、探索新的问题领域，并将创造力应用于我们面临的一些最具挑战性和有回报的问题。
以下是脱颖而出的方法：
- 在Milvus、Pinecone等向量数据库或FAISS等框架方面有丰富经验。
- 精通CUDA。
- 理解构建基础设施和CI/CD相关技术，如CMake、Docker、Bash脚本、Jenkins、编译器、链接器。
- 在数据科学和机器学习开源项目中有重要贡献和互动。
- 精通Dask、Spark或其他分布式系统。
NVIDIA被广泛认为是技术界最理想的雇主之一。我们拥有全球一些最努力和才华横溢的员工。如果您对开发云服务充满创意和热情，我们希望能听到您的声音！
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