Zaproszenie studentów na wirtualne spotkanie dotyczące staży w warszawskim oddziale NVIDIA

Zapraszamy studentów na wirtualne spotkanie dotyczące staży w warszawskim oddziale NVIDIA, które odbędzie się w czwartek, 5 listopada 2026 r., o godzinie 17:00. Podczas spotkania pracownicy NVIDIA Warszawa opowiedzą o swojej pracy oraz o procesie rekrutacji na staże na przyszły rok, w tym odbędzie się prelekcja techniczna.
 
Prosimy o przygotowanie CV w celu aplikowania.
 
Link do spotkania: (link będzie również dostępny po aplikacji)
 
Po spotkaniu każda osoba, która zarejestrowała swoje CV, otrzyma wiadomość z prośbą o potwierdzenie numeru tematu, którym jest zainteresowana.
 
Wybrani kandydaci zostaną zaproszeni na rozmowy zdalne pod koniec listopada - dokładny termin zostanie ustalony indywidualnie.
 
Tematy staży:
 
1) CUDA Math Device Libraries
· Accelerating Math device APIs on the latest NVIDIA GPUs
 
2) Accelerated Processing for Data and Computer Vision
· Accelerated Data Loading
· Accelerating data and image compression
 
3) Visual Generative AI Optimization
· Cosmos - generative world foundation models
· Frontier Open Visual GenAI models optimization: from checkpoint to production
 
4) LLM/VLM Compression & Inference Efficiency
· A framework for hardware-aware LLM/VLM optimization (quantization/pruning/nas/distillation/spec dec)
· Algorithms for hardware-aware LLM/VLM optimization (quantization/pruning/nas/distillation/spec dec)
· Fast KV Cache Compression for Offloading
 
5) VLM training for document understanding
· VLM model for document parsing and understanding
 
6) AI Benchmarking Platform
· Beyond Passing Tests: Measuring AI-Assisted Software Quality
· Integrate SOTA models with benchmarking platform
· Predicting GPU memory use of compressed AI models across inference engines
 
7) AI Agent Evaluation and Safety
· Detecting and preventing agent cheating in NeMo Gym evaluations
· Swappable agent harnesses for NeMo Gym evaluations
 
8) Nsight Developer Tools
· System Performance Insights
 
9) Transformer Engine
· Implement and optimize training support for novel attention variants
· Fine-grained communication-computation overlap in Transformer training
· Implement and optimize Transformer Engine kernels using cuTile
 
10) AI Operations, Automation and MLOps at scale
· Agentic resolution of Slack support issues using an internal knowledge base
· FUSE filesystem for scalable and secure Hugging Face model cache sharing
· Interactive shell access to live jobs on HPC clusters
· Framework for continuous prompt improvement in internal agentic workflows
 
Janusz Lisiecki (he/him)
Deep Learning
+48 603 46 56 37
NVIDIA