Designworks Talent LLC es una empresa de selección y asesoramiento de talento que presta servicios a startups de alto crecimiento y empresas globales. Fundada en 2009, combina reclutadores experimentados con herramientas basadas en inteligencia artificial para facilitar procesos de contratación más rápidos y específicos. Su trabajo abarca búsquedas integrales, selección para proyectos y modelos flexibles bajo demanda, además de estrategias de contratación escalables, operaciones de selección, liderazgo de adquisición de talento empresarial, búsqueda basada en datos y experiencia de los candidatos. El enfoque del equipo está diseñado para ofrecer a las organizaciones un apoyo adaptable a medida que evolucionan sus necesidades de contratación.
Ingeniero sénior de virtualización y orquestación - Híbrido, Bellevue
Desarrolla sistemas de orquestación de Kubernetes, aprovisionamiento de GPU y planificación para una plataforma de nube de infraestructura de IA multiinquilino. Ayuda a operar recursos informáticos GPU fiables en centros de datos a gran escala.
Descripción
- Diseñar infraestructura de virtualización para cargas de trabajo de IA y HPC intensivas en GPU
- Desarrollar y operar sistemas de orquestación de Kubernetes para aprovisionar clústeres GPU y planificar cargas de trabajo
- Automatizar la asignación, el escalado y la recuperación de capacidad GPU entre varios inquilinos
- Crear soluciones para la ubicación de cargas de trabajo, la gestión de recursos y las operaciones del ciclo de vida de los clústeres
- Colaborar con los equipos de hardware, redes, infraestructura y plataforma de IA
- Reforzar la fiabilidad, la seguridad, la escalabilidad y la madurez operativa de la plataforma de orquestación
- Desarrollar herramientas y automatización que simplifiquen la gestión de la infraestructura y mejoren la experiencia de desarrolladores y clientes
- Contribuir a definir la arquitectura, los estándares de ingeniería y las buenas prácticas técnicas
- Construir la capa de plataforma que permita ofrecer recursos informáticos GPU fiables y a gran escala a los clientes de una nube de IA multiinquilino
Requisitos
- Experiencia práctica demostrada administrando Kubernetes y orquestación de contenedores en producción
- Experiencia diseñando, desarrollando y operando plataformas de infraestructura a escala
- Experiencia en tecnologías de virtualización para entornos de nube, HPC, GPU o computación distribuida
- Conocimientos de aprovisionamiento de clústeres GPU, planificación de cargas de trabajo y gestión de recursos
- Conocimientos prácticos de infraestructura Linux y sistemas distribuidos
- Capacidad para asumir la responsabilidad de sistemas complejos desde el diseño inicial hasta las operaciones en producción
- Comodidad trabajando en un entorno dinámico en el que la arquitectura y los procesos aún se están estableciendo
- Se valorará la experiencia con tecnologías de planificación de GPU como Slurm, complementos de dispositivos de Kubernetes, NVIDIA GPU Operator o marcos comparables
- Se valorará la experiencia dando soporte a infraestructura de IA, plataformas de aprendizaje automático, entornos HPC o proveedores de nube GPU
- Se valorará la experiencia desarrollando infraestructura multiinquilino para proveedores de nube o entornos de computación a gran escala
- Se valorará la experiencia en automatización de infraestructura, infraestructura como código y desarrollo de plataformas
- Se valorará el conocimiento de redes de alto rendimiento y arquitecturas de clústeres GPU
- Se requiere autorización para trabajar en Estados Unidos
- Actualmente no se ofrece patrocinio de visado
- Capacidad y disposición para trabajar aproximadamente tres días por semana en un régimen híbrido de oficina en Bellevue, Washington
Beneficios
- Algunos puestos pueden optar a aumentos por méritos, bonificaciones anuales e incentivos a largo plazo vinculados al rendimiento individual
- Cobertura médica, dental y oftalmológica para empleados en Estados Unidos
- Plan 401(k) con aportación equivalente de la empresa
- Días festivos remunerados durante todo el año natural
- Modalidad de trabajo híbrida