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NVIDIA entwickelt Technologien für beschleunigtes Rechnen und künstliche Intelligenz, die in den Bereichen Gaming, Rechenzentren, Cloud Computing, Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie und Robotik eingesetzt werden. Das Unternehmen arbeitet an Grafikprozessoren, KI-Plattformen, Simulationslösungen und branchenspezifischen Anwendungen, darunter NVIDIA Omniverse für kollaborative 3D-Workflows, NVIDIA DRIVE für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und NVIDIA Clara für Anwendungen im Gesundheitswesen. NVIDIA vereint große technische Teams, die an der Infrastruktur und Software für fortschrittliches Rechnen, Simulationen und KI-gestützte Analysen arbeiten.
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Senior Solutions Architect für KI- und HPC-Infrastruktur bei NVIDIA, remote in Texas

Entwerfen Sie GPU-Cluster und beschleunigte Infrastruktur für Energieunternehmen als Senior Solutions Architect für KI bei NVIDIA. Beraten Sie zu Implementierungen in den Bereichen KI, High Performance Computing, Cloud und Edge.

USVereinigte StaatenTXTexas
184.000 $ – 356.500 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischLösungsingenieur
CloudDockerKubernetesNode.jsVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Arbeiten Sie mit Kunden aus dem Energiesektor, Softwareanbietern und Vertriebsteams an Bedarfsermittlung, Architekturprüfungen, technischen Evaluierungen, Machbarkeitsnachweisen, Benchmarks, Demos und Empfehlungen für den Produktiveinsatz.
  • Begleiten Sie Entwurf, Implementierung und Optimierung beschleunigter KI-Infrastruktur, darunter große GPU-Cluster, KI-Fabriken und Edge-Systeme.
  • Unterstützen Sie den Entwurf von Infrastrukturen für Rechenleistung, Netzwerke, Speicher, Container, Beobachtbarkeit, Sicherheit, Stromversorgung und Rechenzentrumsbetrieb.
  • Fördern Sie Überwachungs-, Telemetrie- und Verwaltungswerkzeuge, die Auslastung, Zuverlässigkeit und Leistung von Clustern sowie die Sichtbarkeit von Arbeitslasten verbessern.
  • Teilen Sie Erkenntnisse und unterstützen Sie den Wissensaustausch mit Beispielen, Whitepapers, Blogs und gemeinsamer Problemlösung mit Kunden.
  • Erstellen Sie Referenzarchitekturen, Leitfäden für Implementierung und Dimensionierung, Benchmark-Berichte, technische Handbücher, Demos und Whitepapers.
  • Bauen Sie strategische Beziehungen zu wichtigen Kunden und branchenspezifischen Lösungspartnern auf.
  • Die Zusammenarbeit mit Kollegen und Kunden erfolgt überwiegend über virtuelle Kommunikationstools.
  • Für Kundentermine können Reisen von bis zu 20 % erforderlich sein.

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Bachelor-, Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Elektrotechnik oder Computertechnik, Physik, einer anderen Ingenieurwissenschaft oder einem verwandten Fachgebiet; gleichwertige Berufserfahrung wird ebenfalls anerkannt.
  • Mindestens acht Jahre praktische Erfahrung mit KI-Infrastruktur, beschleunigtem Rechnen, verteilten Systemen, Cloud-Infrastruktur, Hochleistungsrechnen oder Plattformen für maschinelles Lernen.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, Infrastruktur für beschleunigtes Rechnen in großem Maßstab zu entwerfen, bereitzustellen und zu betreiben.
  • Detaillierte Kenntnisse in Orchestrierung, Scheduling, Automatisierung sowie Continuous-Integration- und Continuous-Deployment-Pipelines für KI-Cluster.
  • Kenntnisse in der Rechenzentrumsvernetzung, einschließlich InfiniBand, Ethernet, RDMA, Netzwerkkonfiguration und Leistungsoptimierung.
  • Vertrautheit mit verteiltem Training, Inferenzbereitstellung, Modellbereitstellung, Speicherleistung und Anforderungen an die Clusterzuverlässigkeit.
  • Praktische Kenntnisse in mindestens einem Bereich des Energiesektors sowie seiner Betriebs- und IT-Umgebungen.
  • Erfahrung mit dem Entwurf von KI-Fabriken, großen GPU-Clustern, Trainingsumgebungen mit mehreren Knoten oder Inferenzplattformen für den Produktiveinsatz.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung groß angelegter Infrastruktur-Workflows für das Training und Fine-Tuning von LLMs, Retrieval-Augmented Generation und Inferenz.
  • Erfahrung mit der Leistungsmessung von Clustern mithilfe von MLPerf, HPL oder arbeitslastspezifischen Tests.
  • Anwendungs- und Systemkenntnisse in OpenMPI, NCCL, Frameworks für verteiltes Training und Kommunikationsmustern von GPUs.
  • Sicherer Umgang mit Docker oder anderen Containern und Kubernetes.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Präsentation, Kommunikation, Problemlösung, Dokumentation und Zusammenarbeit.
  • Fähigkeit, komplexe Probleme zu strukturieren und bei mehrdeutigen Projekten mit mehreren Beteiligten selbstständig Ergebnisse zu erzielen.

Zusatzleistungen

  • Aktienvergütung
  • Mitarbeiterleistungen

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