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NVIDIA
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Patrocinador de visa H1BAtención sanitariaInteligencia artificialManufactura
NVIDIA desarrolla tecnologías de computación acelerada e inteligencia artificial utilizadas en videojuegos, centros de datos, computación en la nube, atención sanitaria, manufactura, automoción y robótica. Su trabajo abarca unidades de procesamiento gráfico, plataformas de IA, simulación y soluciones enfocadas en distintos sectores, como NVIDIA Omniverse para flujos de trabajo colaborativos en 3D, NVIDIA DRIVE para el desarrollo de vehículos autónomos y NVIDIA Clara para aplicaciones sanitarias. La empresa reúne grandes equipos técnicos que trabajan en la infraestructura y el software necesarios para la computación avanzada, la simulación y el análisis basado en inteligencia artificial.
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Empleos de la empresa

Arquitecto sénior de soluciones de IA e infraestructura HPC de NVIDIA, remoto en Texas

Diseña clústeres de GPU e infraestructura acelerada para clientes de NVIDIA del sector energético como arquitecto sénior de soluciones de IA. Asesora sobre implementaciones de IA, computación de alto rendimiento, nube y entornos de borde.

USEstados UnidosTXTexas
184.000 $ – 356.500 $ / año
RemotoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de soluciones
DockerKubernetesNode.jsNubeSistemas distribuidos

Descripción

  • Colabora con clientes del sector energético, proveedores de software y equipos de cuentas en el análisis de necesidades, revisiones de arquitectura, evaluaciones técnicas, pruebas de concepto, pruebas de rendimiento, demostraciones y asesoramiento sobre implementaciones en producción.
  • Orienta el diseño, la implementación y la optimización de infraestructura acelerada de IA, incluidos grandes clústeres de GPU, fábricas de IA y sistemas de borde.
  • Ayuda a diseñar infraestructura de cómputo, redes, almacenamiento, contenedores, observabilidad, seguridad, energía y operaciones de centros de datos.
  • Promueve herramientas de monitorización, telemetría y gestión que mejoran el uso de los clústeres, la fiabilidad, el rendimiento y la visibilidad de las cargas de trabajo.
  • Comparte conclusiones y ayuda a otras personas a aprender mediante ejemplos, documentos técnicos, blogs y resolución colaborativa de problemas de clientes.
  • Crea arquitecturas de referencia, guías de implementación y dimensionamiento, informes de rendimiento, manuales técnicos, demostraciones y documentos técnicos.
  • Establece relaciones estratégicas con clientes clave y socios de soluciones centrados en el sector.
  • Colabora principalmente con colegas y clientes mediante herramientas virtuales.
  • Puede ser necesario viajar hasta un 20 % para reuniones con clientes.

Requisitos

  • Título de grado, máster o doctorado en informática, ingeniería eléctrica o informática, física, otra disciplina de ingeniería o un campo relacionado; también se acepta experiencia equivalente.
  • Al menos ocho años de experiencia práctica en infraestructura de IA, computación acelerada, sistemas distribuidos, infraestructura en la nube, computación de alto rendimiento o plataformas de aprendizaje automático.
  • Capacidad demostrada para diseñar, implementar y operar infraestructura de computación acelerada a gran escala.
  • Comprensión detallada de la orquestación, la planificación, la automatización y los procesos de integración y despliegue continuos para clústeres de IA.
  • Conocimientos de redes de centros de datos, incluidos InfiniBand, Ethernet, RDMA, configuración de redes y ajuste del rendimiento.
  • Familiaridad con el entrenamiento distribuido, la prestación de inferencias, el despliegue de modelos, el rendimiento del almacenamiento y las necesidades de fiabilidad de los clústeres.
  • Conocimientos prácticos de al menos un sector energético y sus entornos operativos y de TI.
  • Experiencia en el diseño de fábricas de IA, grandes clústeres de GPU, entornos de entrenamiento multinodo o plataformas de inferencia en producción.
  • Experiencia en la implementación de flujos de trabajo de infraestructura a gran escala para el entrenamiento y ajuste fino de LLM, la generación aumentada por recuperación y la inferencia.
  • Experiencia en la medición del rendimiento de clústeres con MLPerf, HPL o pruebas específicas de cargas de trabajo.
  • Conocimientos de OpenMPI, NCCL, marcos de entrenamiento distribuido y patrones de comunicación de GPU a nivel de aplicaciones y sistemas.
  • Comodidad en el uso de Docker u otros contenedores y Kubernetes.
  • Sólidas habilidades de presentación, comunicación, resolución de problemas, documentación y colaboración.
  • Capacidad para estructurar problemas complejos y trabajar de forma autónoma para obtener resultados en proyectos ambiguos con múltiples partes interesadas.

Beneficios

  • Compensación en acciones
  • Prestaciones para empleados

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Guía las ventas empresariales de ALEX Home, la plataforma de administración de beneficios de Jellyvision, y diseña soluciones para empleadores, corredores y clientes estratégicos. Diseña integraciones y ofrece demostraciones a medida que responden a las necesidades de los clientes.

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