Hewlett Packard Enterprise
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Hewlett Packard Enterprise desarrolla tecnología empresarial para organizaciones que operan con entornos de nube híbrida y operaciones impulsadas por la inteligencia artificial. Su cartera abarca los servidores HPE ProLiant y la computación de alto rendimiento HPE Cray, el almacenamiento HPE Alletra, las redes HPE Aruba, plataformas de IA y fábricas de IA llave en mano, así como soluciones como servicio de GreenLake. HPE también ofrece capacidades de seguridad como Zero Trust y SASE, además de servicios profesionales, de asesoramiento y de soporte que ayudan a las grandes organizaciones a modernizar su infraestructura, gestionar entornos de centros de datos y desplegar la IA a gran escala.

Ingeniero de Rendimiento de HPC e IA en HPE (Híbrido en Houston)

Lidera la evaluación comparativa y la optimización de arquitecturas de CPU, GPU, red, memoria y almacenamiento para cargas de trabajo de HPC e IA. Proporciona análisis de rendimiento repetibles y recomendaciones prácticas para clientes y equipos de ingeniería.

Descripción

  • Dirigir iniciativas de evaluación comparativa de HPC e IA en plataformas de CPU, GPU, red, memoria y almacenamiento
  • Evaluar arquitecturas de HPC e IA de HPE y de la competencia mediante modelos de rendimiento y evidencias de benchmarks
  • Ejecutar y evaluar cargas de trabajo científicas, de ingeniería, de modelos de lenguaje de gran tamaño, de entrenamiento e inferencia de IA, de almacenamiento y de E/S
  • Diagnosticar cuellos de botella y mejorar aplicaciones, marcos de IA, bibliotecas, compiladores, entornos de ejecución y software del sistema
  • Utilizar computación paralela, aceleración mediante GPU, perfilado y optimización de memoria y E/S para producir resultados fiables y repetibles
  • Explicar claramente conclusiones técnicas complejas a ingenieros, clientes y partes interesadas del negocio
  • Convertir el análisis de rendimiento en recomendaciones adaptadas a las necesidades de los clientes

Requisitos

  • Al menos 6 años de experiencia con cargas de trabajo de HPC e IA, incluidas aplicaciones científicas y de ingeniería, MLPerf, modelos de lenguaje de gran tamaño como DeepSeek, Kimi K2.6 o K3, y gpt-oss-120b, entrenamiento e inferencia de IA, benchmarks de almacenamiento y herramientas de perfilado de rendimiento; también pueden considerarse cursos relevantes y prácticas profesionales
  • Conocimientos de arquitecturas de HPC e IA que abarquen CPU, GPU y otros aceleradores, memoria, redes, almacenamiento y pilas de software
  • Comprensión de métodos de programación paralela y distribuida, incluidos MPI, OpenMP, OpenSHMEM y el diseño de algoritmos
  • Capacidad para liderar iniciativas complejas de rendimiento de HPC e IA y convertir los resultados en recomendaciones orientadas al cliente
  • Capacidad demostrada para analizar y optimizar aplicaciones computacionales y benchmarks en plataformas de HPC e IA basadas en Linux
  • Experiencia con C, C++, Fortran, Python, scripting de Linux, compiladores, MPI, MPI-IO, OpenMP y marcos y bibliotecas de IA relevantes
  • Experiencia con GPU NVIDIA y aceleradores AMD Instinct de la serie MI mediante CUDA, HIP, descarga de objetivos de OpenMP, OpenACC o modelos de programación comparables
  • Experiencia con herramientas de perfilado, trazado y depuración para sistemas de HPC e IA basados en Linux
  • Capacidad para interpretar datos de benchmarks, localizar limitaciones de rendimiento y recomendar mejoras
  • Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas
  • Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal
  • Dominio profesional del inglés
  • Máster en informática, ingeniería, matemáticas, física, química, ciencias ambientales o una disciplina técnica relacionada
  • Se prefiere un doctorado

Beneficios

  • Cobertura integral de salud y bienestar que aborda el bienestar físico, financiero y emocional
  • Programas de apoyo al crecimiento personal y profesional
  • Modalidades de trabajo flexibles para equilibrar las responsabilidades profesionales y personales
  • Entorno laboral inclusivo
  • Adaptaciones razonables durante el proceso de solicitud o entrevista para candidatos con discapacidades

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