Vultr ist ein global tätiges Unternehmen für Cloud-Infrastruktur, das Entwicklerinnen, Entwicklern und Unternehmen bedarfsgerechte Rechen-, Speicher-, Netzwerk- und Datenbankdienste bietet. Die Plattform umfasst virtuelle Maschinen, Bare-Metal-Server, GPU-beschleunigte Infrastruktur, verwaltete Datenbanken, Objekt- und Blockspeicher, Kubernetes sowie bereitstellbare Marketplace-Anwendungen. Mit Unterstützung für AMD- und NVIDIA-GPUs, schnellen Netzwerken und Infrastruktur in mehr als 32 Rechenzentrumsregionen bedient Vultr Software-, KI- und High-Performance-Computing-Workloads über entwicklerorientierte APIs und skalierbare Cloud-Tools.
Senior-GPU-Infrastrukturingenieur – Remote in den Vereinigten Staaten
Leite die Validierung, Leistungsoptimierung und Zuverlässigkeit der GPU-Infrastruktur von Vultr für KI-Training und Inferenz. Du qualifizierst neue Hardware, behebst Fehler in verteilten Systemen und verbesserst die Cluster-Automatisierung im großen Maßstab.
Vereinigte Staaten190.000 $ – 210.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieurBeschreibung
- Entwirf und skaliere GPU-Infrastrukturen für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads
- Verantworte die End-to-End-Validierung von GPU-Clustern und neuen Hardwareplattformen
- Leite die Qualifizierung und erste Bereitstellung neuer GPU-Plattformen
- Identifiziere und behebe Leistungsengpässe auf GPU-, CPU-, PCIe- und Netzwerkebene
- Erstelle und pflege Validierungs-Frameworks, Testsuiten und Leistungsreferenzwerte
- Entwickle und verbessere die Automatisierung für die Bereitstellung und Validierung von Clustern
- Lege Leistungsziele fest und definiere wiederholbare Validierungsmethoden
- Diagnostiziere komplexe Probleme in verteilten Systemen, einschließlich Problemen mit Bibliotheken wie NCCL
- Stärke die Systemzuverlässigkeit durch präventive Tests und Leistungsoptimierung
- Coache Ingenieurinnen und Ingenieure und erweitere die technischen Fähigkeiten des Teams
- Koordiniere bereichsübergreifende Maßnahmen zur Steigerung der Zuverlässigkeit und Effizienz von GPU-Clustern
Anforderungen
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit GPU-Infrastrukturen, High-Performance-Computing oder verteilten Systemen
- Fundierte Kenntnisse von Linux-Systemen und Serverhardware
- Nachweisliche Erfahrung im Betrieb oder Support groß angelegter GPU-Cluster
- Sehr gute Python-Kenntnisse über einfaches Scripting hinaus
- Praktische Erfahrung mit Ansible oder vergleichbaren Automatisierungs-Frameworks
- Erfahrung mit der Festlegung von Validierungsstandards und Leistungsbaselines für GPU-Infrastrukturen
- Ausgeprägte Fähigkeiten zur Fehlersuche über Hardware-, Betriebssystem- und Netzwerkebenen hinweg
- Praxiskenntnisse in Konzepten der Hochgeschwindigkeitsnetzwerktechnik
- Klare Kommunikationsfähigkeiten und eine kollaborative Arbeitsweise bei teamübergreifender Zusammenarbeit
- Wohnsitz in den Vereinigten Staaten
- Rechtliche Arbeitserlaubnis für die Vereinigten Staaten
- Angabe erforderlich, ob eine Unterstützung bei der Beantragung eines Arbeitsvisums benötigt wird
Zusatzleistungen
- Das Unternehmen übernimmt 100 % der Beiträge zur Kranken-, Zahn- und Sehkostenversicherung für Mitarbeitende
- 401(k)-Matching von 100 % der Beiträge bis zu 4 %, mit sofortiger Unverfallbarkeit
- Bis zu 2.500 US-Dollar jährlich als Erstattung für berufliche Weiterbildung
- Elf bezahlte Feiertage, angesammelte bezahlte Freizeit und Übertrag von PTO
- Zusätzliche PTO nach dem dritten und zehnten Dienstjubiläum
- Ein Monat bezahltes Sabbatical alle fünf Jahre
- Jährlicher Bonus zum Dienstjubiläum
- 500 US-Dollar Zuschuss für die Einrichtung des Homeoffice im ersten Jahr und 400 US-Dollar in jedem Folgejahr
- Erstattung von Internetkosten bis zu 75 US-Dollar pro Monat
- Erstattung der Fitnessstudio-Mitgliedschaft bis zu 50 US-Dollar pro Monat
- Vom Unternehmen bezahltes Wellable-Abonnement