تطوّر NVIDIA تقنيات الحوسبة المُسرّعة والذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجالات الألعاب ومراكز البيانات والحوسبة السحابية والرعاية الصحية والتصنيع والسيارات والروبوتات. ويشمل عملها وحدات معالجة الرسومات ومنصات الذكاء الاصطناعي والمحاكاة والحلول المخصّصة للقطاعات، بما في ذلك NVIDIA Omniverse لسير العمل التعاوني ثلاثي الأبعاد، وNVIDIA DRIVE لتطوير المركبات ذاتية القيادة، وNVIDIA Clara لتطبيقات الرعاية الصحية. وتجمع الشركة فرقًا تقنية كبيرة تعمل على البنية التحتية والبرمجيات التي تدعم الحوسبة المتقدمة والمحاكاة والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
مهندس برمجيات أنظمة أول، توسعة نطاق Kubernetes – NVIDIA DGX Cloud
توسيع نطاق بنية Kubernetes التحتية وتحسينها لخدمة NVIDIA DGX Cloud وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة. بناء أنظمة اختبار الأداء والمراقبة والتحليل والتكامل والنشر المستمر للحوسبة المعززة على نطاق واسع.
الوصف
- تولّي تحليل الأداء وقابلية التوسع لمنظومة برمجيات NVIDIA DGX Cloud من البداية إلى النهاية، بما يشمل مستويي التحكم والبيانات في Kubernetes، وGPU Operator، وNetwork Operator، وDCGM، وNIM، وخدمة الاستدلال الموزعة.
- التعاون مع باحثي الذكاء الاصطناعي والمطورين والعملاء لإنشاء اختبارات آلية تحاكي أحمال العمل الواقعية.
- تحليل مشكلات الأداء وقابلية التوسع في الأنظمة الموزعة المعقدة وتحديد أسبابها الجذرية.
- إنشاء أدوات للمراقبة وإعداد التقارير والتحليل لاختبار أداء البرمجيات ووحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية وقابليتها للتوسع.
- فرز المشكلات وتصحيحها وحلها أثناء تشغيل عناقيد Kubernetes على نطاق فائق الضخامة.
- تطوير اختبارات الأداء وقابلية التوسع المستمرة وصيانتها عبر مسار حديث للتكامل والنشر المستمر.
- توثيق الأبحاث والأساليب والنتائج، وعرضها في الفعاليات الداخلية والخارجية مثل KubeCon وGTC.
- المشاركة في مجتمعات Kubernetes وCNCF وNVIDIA مفتوحة المصدر لتقييم أداء أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والمساعدة في توجيه قرارات التصميم.
المتطلبات
- ما لا يقل عن ثماني سنوات من الخبرة في بنية الحاسوب أو الشبكات أو أنظمة التخزين أو المسرّعات.
- درجة بكالوريوس أو ماجستير في الهندسة، ويفضل الهندسة الكهربائية أو هندسة الحاسوب أو علوم الحاسوب، أو خبرة معادلة.
- معرفة بمستوى الخبير في Kubernetes وإلمام بمشروعات CNCF ذات الصلة.
- خبرة في العمل مع الأنظمة المتوازية والموزعة واسعة النطاق والمبنية على المسرّعات.
- خبرة متقدمة في تحسين أداء الأنظمة واسعة النطاق وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.
- خبرة في نمذجة الأداء وقياسه على نطاق واسع.
- إتقان Golang وPython.
- خبرة في منظومة برمجيات NVIDIA الخاصة بالتدريب والاستدلال.
- خبرة متقدمة في مزود واحد على الأقل من مزودي البنية التحتية السحابية العامة، مثل GCP أو AWS أو Azure أو OCI.
- خبرة تشغيلية قوية في استخدام أحد توزيعات Kubernetes.
- خبرة في توسيع عناقيد Kubernetes لتشمل أعدادًا فائقة الضخامة من العُقد والكائنات.
- سجل مثبت من المشاركة في مجتمعات المصادر المفتوحة.
- تُعد درجة الدكتوراه في مجال ذي صلة مؤهلًا مميزًا.
- مهارات ممتازة في التواصل والتعامل مع الآخرين.