Warszawski oddział firmy NVIDIA zaprasza na wirtualne spotkanie, które odbędzie się we wtorek 4 listopada 2025 o godzinie 17:00.

Podczas spotkania pracownicy opowiedzą o pracy w warszawskim oddziale NVIDII na przykładzie projektów które realizują, oraz przybliżą proces rekrutacji na przyszłoroczne staże. Podczas spotkania przewidziana jest prelekcja techniczna oraz spotkanie z naszymi inżynierami. Tematy przyszłorocznych staży wymienione poniżej, będą również szczegółowo omawiane w trakcie spotkania.

Koniecznie przygotuj CV do aplikowania!

Po spotkaniu, wszyscy uczestnicy, którzy zarejestrowali swoje CV, otrzymają wiadomość z prośbą o potwierdzenie numeru tematu, który chcieliby zrealizować w trakcie stażu. 

Wybrani kandydaci będą zaproszeni na serie zdalnych rozmów kwalifikacyjnych, które odbędą pod koniec  listopada. Data i godzina będzie uzgadniana indywidualnie.

Link do aplikowania: NVIDIA@Opportunities 2025

Link do spotkania: Platforma Teams

Poniżej lista tematów na staże, rozpoczynające się w 2026:

1) Data Processing for Computer Vision

• Accelerated Data Loading Solutions for Deep Learning (C++, Python & runtime compilation)
• Accelerating data and image compression using GPU

2) High performance Mathlibs

• High performance mathematical libraries: accelerating linear algebra operations on GPU

3) GFN Replication & Mining

• Implementing global data replication in distributed cache
• Data mining shaders collected during GeForce Now gaming sessions

4) AI Operations, Automation and MLOps at scale

• Optimization of data distribution routes between NVIDIA compute clusters
• User interface for efficient compute scheduling and monitoring on NVIDIA infrastructure
• Synthetic Console Error Generation for Root Cause Analysis (RCA) Evaluation
• Deep Insight – service for internal data sources and projects discovery

5) Visual Generative AI Optimization

• "Diffusion models go brrr" – Performance optimizations of video generation models
• Create enterprise-grade optimized Visual Generative AI workflows

6) Agentic AI Workflow & Benchmarking

• Integrate SOTA models with benchmarking platform
• MCP server integration with DL benchmarking ecosystem
• AI Agent for Autonomous Performance Diagnosis
• Deep Analysis – RAG/Agentic LLMs for Inference Frameworks: Retrieval, Analysis, and Remediation
• LLM-driven pattern recognition in performance tuning

7) Frontier Model Evaluation

• Open-Source frontier model evaluation with NeMo Evaluator
• Scalable evaluation infrastructure for frontier models on NVIDIA Clusters
• Efficient and adaptive evaluation methods for frontier LLMs
• Evaluating agentic workflows and multi-step reasoning in LLMs