Auf einen Blick
- Aufgaben: Forsche und entwickle Techniken zur GPU-Beschleunigung führender HPC-Anwendungen.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen in der Computertechnik mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten in Zürich.
- Warum dieser Job: Arbeite mit Spitzentechnologie und beeinflusse bedeutende Projekte in Wissenschaft und Technik.
- Qualifikationen: Studium der Informatik und Interesse an HPC und paralleler Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2160 - 2640 CHF pro Monat.
NVIDIA Corporation is seeking world-class computer science students to join the Compute Developer Technology (Devtech) team in Zürich.
You will research and develop techniques to GPU-accelerate leading HPC applications across scientific computing, engineering, and data science.
You will collaborate with architecture, research, libraries, tools and system software teams to optimize performance on current and next-generation GPUs and contribute to library development and application code.
#J-18808-Ljbffr
GPU DevTech Intern: HPC & Parallel Computing in Zürich Arbeitgeber: NVIDIA Corporation
NVIDIA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Als Senior Solutions Architect im Bereich Hochschulbildung und Forschung haben Sie die Möglichkeit, direkt mit führenden Forschungseinrichtungen zusammenzuarbeiten und Ihre Expertise in Multimodal AI und Physical AI einzubringen, um bedeutende Projekte voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem inspirierenden Umfeld, das Ihre berufliche Entwicklung unterstützt und Ihnen erlaubt, einen bleibenden Einfluss auf die Welt zu haben.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so GPU DevTech Intern: HPC & Parallel Computing in Zürich erhalten könntest
✨Nutz die Daten-Communities!
In der Datenwissenschaft gibt’s viele coole Communities, in denen du aktiv sein kannst. Tritt zum Beispiel in Foren wie Kaggle oder Reddit ein, um deine Fähigkeiten zu zeigen und in Kontakt mit anderen zu treten – manchmal kommen so Geheimtipps für Praktikumsstellen!
✨Direkter Kontakt mit Professoren
Wenn du an einer Hochschule bist, sprich direkt mit deinen Professoren. Viele von ihnen haben Verbindungen zur Industrie und wissen, wo Praktikumsplätze ausgeschrieben sind. Sie können dir sogar helfen, ein Projekt zu finden, das Aufsehen erregt!
✨Networking an Events
Such nach Daten-Events oder Meetups in deiner Nähe! Das sind super Orte, um Leute aus der Branche zu treffen und mehr über offene Praktikumsstellen zu erfahren. Frag nach ihren aktuellen Projekten und ob sie Praktikanten suchen – man weiss ja nie!
✨Komm zu uns!
Schau unbedingt auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt bei NVIDIA Corporation für das GPU DevTech Intern: HPC & Parallel Computing Praktikum. Wir freuen uns immer, talentierte Leute wie dich kennenzulernen und deine Daten-Expertise zu entdecken!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um GPU DevTech Intern: HPC & Parallel Computing in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Show Us Deine Datenskills:Für ein Praktikum im Bereich Data Science is es wichtig, dass du deine technischen Skills zeigst! Mach sicher, dass du in deinem CV alle relevanten Tools oder Programmiersprachen auflistisch, wie Python, R, oder SQL. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die Datenanalysen beinhalten, dann erwähnt sie auf jeden Fall, das gibt uns einen Einblick in dein Können!
Erzähl von Deinem Lernwillen:In einem Praktikum liegt der Fokus oft auf Lernen und Wachstum. In deinem Motivationsschreiben solltest du konkret darlegen, warum du Dich für Data Science interessierst und was du von der Erfahrung bei NVIDIA Corporation erhofft. Zeig uns, dass du bereit bist, dazu zu lernen und Initiative zu zeigen!
Bring Einblicke zu Deinen Projekten:Wenn du praktische Erfahrung hast, sei es durch Studienprojekte, Praktika oder Freiwilligenarbeit, erwähne das detailliert! Füge ggf. Links zu deinem GitHub-Profil oder veröffentlichten Projekten bei, damit wir einen besseren Eindruck von deinem praktischen Wissen erhalten. Falls du an Kaggle-Wettbewerben teilgenommen hast, lass uns wissen, wie du abgeschnitten hast!
Klarheit über Deine Zeit und Ziele:Da es sich um ein Praktikum handelt, ist es wichtig, uns klar zu machen, wie viel Zeit du einbringen kannst und was deine Ziele sind. Sei transparent über Deine Verfügbarkeit während des Studiums und eventuell sogar darüber, wie du das Praktikum in Deine langfristigen Karriereziele einfügst. Das hilft uns zu verstehen, wie du zu NVIDIA Corporation und dem Team passen könntest!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Corporation vorbereitet
✨Mach dich ready für technische Fragen
Als Data Science Praktikant wird von dir erwartet, dass du ein gutes Fundament in Statistik und Programmierung hast. Bereite dich auf technische Fragen vor, die deine Kenntnisse in Python oder R und deine Fähigkeit, mit Datenanalyse-Tools wie Pandas oder NumPy zu arbeiten, testen.
✨Portfolio mit Projekten bereitstellen
Zeig uns dein Können! Stell sicher, dass du dein Portfolio mit Projekten dabei hast, die deine Fertigkeiten im Data Science gut darstellen. Wenn du zum Beispiel ein cooles Machine Learning Modell entwickelt hast, erklär uns, wie du das angegangen bist und welche Ergebnisse es geliefert hat.
✨Soft Skills sind entscheidend
Neben den technischen Fähigkeiten schätzt NVIDIA Corporation auch Teamarbeit und Kommunikation. Mach dir Gedanken darüber, wie du in der Vergangenheit in Teams gearbeitet hast und wie du deine technischen Konzepte auch Nicht-Techies erklären würdest. Das könnte einen grossen Unterschied machen!
✨Zeig deine Lernbereitschaft
Als Praktikant bist du hier, um zu lernen. Sei offen dafür, über deine Motivation zu sprechen und wie du bereit bist, neue Tools und Techniken zu lernen. Das zeigt, dass du flexibel und anpassungsfähig bist, was sehr wichtig ist in der sich schnell entwickelnden Welt der Datenwissenschaft!
