少なくとも 8 つのトップカンファレンス論文! NvidiaのLLM研究科学者の求人数は非常に多く、元Google Brainの科学者を驚かせるほどである。

機械学習の分野で仕事を見つけるのはどれくらい難しいですか?

NVIDIA の大規模モデル研究科学者の卒業生要件は、少なくとも 8 つのトップカンファレンス論文です。

最近、ある中国人研究者が NVIDIA に就職したいと考えていたが、その仕事の要件に驚いたという。

「これは機械学習を専攻する新卒者にとって『低い』要件なのでしょうか？」と彼女は尋ねた。

予想外にも、この投稿は瞬く間に世論を刺激した。

Google BrainとStability AIの元幹部であるDavid Ha氏でさえも衝撃を受けた。

2023 年に卒業する新入生の要件: 「著名な会議 (CVPR、IEEE、NeurIPS など) で少なくとも 8 本の論文を発表する」

おそらく事態がエスカレートしすぎたため、NVIDIA も何かがおかしいと気づき、すぐに元のポジションの応募エントリーを削除しました。

興味深いことに、その後間もなく、Nvidia はこのポジションの応募要件を再発行しました。

今は次のようになっています:

• コンピュータサイエンス/エンジニアリング、電気工学、またはその他の分野で最近博士号を取得した方、または同等の研究経験のある方
• LLM、基本モデル、ディープラーニングの理論と実践に精通している
• 主要な学術会議（CVPR、IEEE、NeurIPS など）で優れた出版実績があること
• Python などのラピッドプロトタイピング環境での優れたプログラミングスキル、C++ および並列プログラミング (CUDA など) に精通していることが有利
• PyTorchなどの一般的な機械学習フレームワークに精通していること
• 優れた研究実績、良好な出版実績
• 優れたコミュニケーションスキル

福利厚生に関しては、基本給は 156,000 ドルから 247,250 ドルの範囲となり、株式およびその他の福利厚生が受けられます。

NVIDIA は、新たに発表されたその他の求人要件の中で、この項目を直接削除しました。

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ネットユーザー同士が口論

Nvidiaのシニアデータサイエンティスト、マーク・モヨウ氏自身がこう語った。

皆さんのフィードバックを聞けるよう、採用チームにこの投稿を共有しました。 LLM のための基礎研究を行う場合、非常に特殊なスキルセットが求められるため、要件が非常に具体的であることは驚きではありません。

彼らが行う最適化作業は非常に高度な低レベルのカーネル最適化であり、非常に速いペースで行われます。さらに、最大規模の計算で実行する必要があります。

下の誰かが、「8 つの論文」は「特別なスキル」ではなく、まったくスキルではないと反論しました。実用的なスキル（ソフトウェア パッケージ、言語、数学、概念など）です。非常に具体的な数字から判断すると、これは明らかに特定の候補者を獲得するために書かれたものです。

オーストラリアのクイーンズランド大学の教授は、論文数で学術的影響力を測ることは、コードの行数でプログラマーの影響力を測定するのと同じだと語った。これは危険な信号です。

新卒者にとって、8 つの論文は確かに多いです。初年度に多くの論文を発表することは難しいことを考慮すると、これはほぼ年間3本の論文ということになります。これは、特に若い研究者にとっては、質よりも量を選ぶことを意味します。

第一著者として論文を発表する必要はありません。博士課程で他の人と共同研究する場合、8 本の論文はそれほど多くはありません。

しかし、そのような具体的な数字は奇妙な戦略です。候補者が 7 つの高品質の論文と 8 つの低品質の論文を持っている場合はどうなりますか?

別の人物によると、彼は当時わずか6人しかいなかった国立科学財団の博士研究員だったという。

チューリング賞が必須ではないことに少し驚きました。

皆さんはどう思いますか？