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Lambda
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51 – 200 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungGesundheitswesenLogistik
Lambda stellt Cloud-Infrastruktur und Hardware für die Entwicklung von KI bereit. Das Angebot umfasst bedarfsgesteuerte GPU-Cluster für das Training und Fine-Tuning von Modellen auf mehreren Knoten, Inferenz-Endpunkte und APIs sowie die Lambda GPU Cloud mit NVIDIA-GPU-Infrastruktur für KI-Workloads in Unternehmen. Darüber hinaus liefert das Unternehmen individuell konfigurierbare GPU-Workstations und Desktop-Computer für Deep Learning und bietet eine vereinfachte Installation sowie verwaltete Upgrades für Tools wie PyTorch, TensorFlow und NVIDIA CUDA. Lambda unterstützt KI-Entwickler mit öffentlichen und privaten Cloud-Umgebungen, die auf leistungsstarken NVIDIA-Tensor-Core-GPUs basieren.
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Stellen im Unternehmen

Engineering-Manager für die zentrale Cloud-Plattform

Leite das Team, das Lambdas grundlegende Kubernetes- und verteilte Cloud-Dienste für KI-Infrastruktur entwickelt. Die Rolle umfasst Teamentwicklung, technische Umsetzung, Zuverlässigkeit und Betrieb in mehreren Regionen.

USVereinigte StaatenCAKalifornienWAWashington
297.000 $ – 440.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
CloudGoKubernetesPythonVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Verantworte Entwicklung, Design und den Produktivbetrieb von Lambdas zentralen Cloud-Plattformdiensten.
  • Lege die technische Roadmap fest, um Verteilung, Ausfallsicherheit, Beobachtbarkeit und Betriebseffizienz der Plattform zu verbessern.
  • Sorge für zuverlässige Dienste in einer wachsenden Flotte über mehrere Rechenzentren und Regionen hinweg, auch bei Teilausfällen und lang laufenden Workflows.
  • Erarbeite gemeinsam mit Senior- und Staff-Engineers Architekturen für verteilte Dienste, zustandsbehaftete Systeme, APIs, Scheduler, Controller und Automatisierung.
  • Definiere Integrationsvereinbarungen zwischen der Cloud-Plattform und Systemen für Rechenleistung, Netzwerke, Flottenmanagement, Sicherheit und Kundenfunktionen.
  • Führe ein Team aus Senior- und Staff-Engineers und entwickle es durch Einstellungen, Förderung, Leistungsstandards und Leistungsmanagement weiter.
  • Plane, priorisiere und realisiere Projekte im Einklang mit Geschäftszielen und Kundenzusagen.
  • Lege Engineering-Praktiken für Design-Reviews, Tests, CI/CD, Beobachtbarkeit, Incident-Reaktion und Rufbereitschaft fest.
  • Stimme dich mit anderen Engineering-Managern und funktionsübergreifenden Partnern ab, um Abhängigkeiten aufzulösen und Ergebnisse für Kunden zu erzielen.
  • Steigere die Engineering-Kapazität durch Automatisierung, wirksame Betriebspraktiken und den verantwortungsvollen Einsatz KI-gestützter Entwicklung.
  • Übertrage Fortschritte bei Kubernetes, Cloud-nativer Infrastruktur, GPU-Orchestrierung und Plattformautomatisierung auf Lambdas Plattform.

Anforderungen

  • Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Engineering-Management sowie nachweisliche Erfolge beim Aufbau leistungsstarker Teams.
  • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung als Softwareentwickler:in, darunter Verantwortung auf Principal- oder Staff-Level für kritische verteilte Systeme.
  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung mit der Entwicklung geschäftskritischer Dienste in Python oder Go, vom ersten Entwurf bis zum Produktivbetrieb.
  • Erfahrung mit Systemen, die unabhängig verantwortete Infrastrukturdienste wie Rechenleistung, Netzwerke und Speicher koordinieren, ohne diese Dienste selbst zu betreiben.
  • Erfahrung mit Bereitstellungen in mehreren Regionen, Zustandsverwaltung über Rechenzentren hinweg und hochverfügbaren Architekturen.
  • Nachweisliche Verantwortung für Projekte von der Architektur über Umsetzung und Betrieb bis zur kontinuierlichen Verbesserung.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, einschließlich der Abstimmung von Infrastruktur-, Plattform- und Produktteams.
  • Kenntnisse der sich wandelnden Bare-Metal- und GPU-Infrastruktur, einschließlich NVIDIA NiCo (NCX Infra Controller) und der BlueField-DPU-Funktionen.
  • Erfahrung mit der Bewertung oder Einführung von Infrastrukturwerkzeugen verschiedener Anbieter in einer bestehenden Plattform.
  • Erfahrung mit Kubernetes oder Slurm ist von Vorteil.
  • Erfahrung in der KI-, Machine-Learning- oder GPU-Hardwarebranche ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit dem grundlegenden Aufbau großer Cloud-IaaS-Plattformen ist von Vorteil.
  • Berührungspunkte mit IPO-Vorbereitung, Compliance für Unternehmen oder umfassenden Sicherheitsanforderungen sind von Vorteil.
  • Du musst rechtlich berechtigt sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten.

Zusatzleistungen

  • Vergütung in Form von Geld und Unternehmensanteilen.
  • Kranken-, Zahn- und Sehkraftversicherung für Mitarbeitende und Angehörige.
  • Wellness- und Fahrtkostenzuschüsse für ausgewählte Positionen.
  • 401(k)-Plan mit einem Arbeitgeberzuschuss von 2 % für Mitarbeitende in den USA.
  • Flexible bezahlte Freistellung.
  • Ein festgelegter Homeoffice-Tag, derzeit Dienstag.

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