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Sponsor de visa H1BIndustrie manufacturièreIntelligence artificielleSoins de santé
NVIDIA développe des technologies de calcul accéléré et d’intelligence artificielle utilisées dans les jeux vidéo, les centres de données, le cloud computing, la santé, l’industrie manufacturière, l’automobile et la robotique. Ses activités couvrent les processeurs graphiques, les plateformes d’IA, la simulation et des solutions dédiées à différents secteurs, notamment NVIDIA Omniverse pour les flux de travail collaboratifs en 3D, NVIDIA DRIVE pour le développement de véhicules autonomes et NVIDIA Clara pour les applications de santé. L’entreprise réunit de grandes équipes techniques qui travaillent sur l’infrastructure et les logiciels nécessaires au calcul avancé, à la simulation et à l’analyse fondée sur l’IA.
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Offres de l’entreprise

Architecte senior de solutions d’IA et d’infrastructure HPC NVIDIA, télétravail au Texas

Concevez des clusters de GPU et une infrastructure accélérée pour les clients de NVIDIA dans le secteur de l’énergie en tant qu’architecte senior de solutions d’IA. Conseiller sur des déploiements couvrant l’IA, le calcul haute performance, le cloud et les environnements edge.

USÉtats-UnisTXTexas
184 000 $ – 356 500 $ / an
À distanceTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur solutions
CloudDockerKubernetesNode.jsSystèmes distribués

Description

  • Collaborez avec des clients du secteur de l’énergie, des fournisseurs de logiciels et des équipes commerciales pour analyser les besoins, examiner les architectures, mener des évaluations techniques, des preuves de concept, des benchmarks et des démonstrations, et conseiller sur les déploiements en production.
  • Guidez la conception, le déploiement et l’optimisation d’infrastructures d’IA accélérées, notamment de grands clusters de GPU, d’usines d’IA et de systèmes edge.
  • Contribuez à concevoir des infrastructures couvrant le calcul, les réseaux, le stockage, les conteneurs, l’observabilité, la sécurité, l’alimentation électrique et l’exploitation des centres de données.
  • Faites connaître des outils de supervision, de télémétrie et de gestion qui améliorent l’utilisation des clusters, leur fiabilité, leurs performances et la visibilité des charges de travail.
  • Partagez vos conclusions et aidez les autres à apprendre grâce à des exemples, des livres blancs, des blogs et à la résolution collaborative des problèmes des clients.
  • Créez des architectures de référence, des guides de déploiement et de dimensionnement, des rapports de benchmark, des guides techniques, des démonstrations et des livres blancs.
  • Développez des relations stratégiques avec des clients clés et des partenaires de solutions spécialisés dans le secteur.
  • Travaillez principalement avec vos collègues et les clients au moyen d’outils de collaboration virtuelle.
  • Des déplacements pouvant atteindre 20 % peuvent être nécessaires pour rencontrer des clients.

Exigences

  • Diplôme de licence, de master ou de doctorat en informatique, génie électrique ou informatique, physique, dans une autre discipline d’ingénierie ou dans un domaine connexe ; une expérience équivalente est également acceptée.
  • Au moins huit ans d’expérience pratique dans l’infrastructure d’IA, le calcul accéléré, les systèmes distribués, l’infrastructure cloud, le calcul haute performance ou les plateformes d’apprentissage automatique.
  • Capacité avérée à concevoir, déployer et exploiter à grande échelle des infrastructures de calcul accéléré.
  • Connaissance approfondie de l’orchestration, de la planification, de l’automatisation et des pipelines d’intégration et de déploiement continus pour les clusters d’IA.
  • Connaissance des réseaux de centres de données, notamment InfiniBand, Ethernet, RDMA, la configuration réseau et l’optimisation des performances.
  • Familiarité avec l’entraînement distribué, le service d’inférence, le déploiement de modèles, les performances de stockage et les besoins de fiabilité des clusters.
  • Connaissance pratique d’au moins un secteur de l’énergie et de ses environnements opérationnels et informatiques.
  • Expérience dans la conception d’usines d’IA, de grands clusters de GPU, d’environnements d’entraînement multinœuds ou de plateformes d’inférence en production.
  • Expérience du déploiement de flux de travail d’infrastructure à grande échelle pour l’entraînement et le réglage fin de LLM, la génération augmentée par récupération et l’inférence.
  • Expérience dans la mesure des performances de clusters avec MLPerf, HPL ou des tests propres aux charges de travail.
  • Connaissances d’OpenMPI, de NCCL, des frameworks d’entraînement distribué et des schémas de communication des GPU aux niveaux applicatif et système.
  • Maîtrise de Docker ou d’autres conteneurs et de Kubernetes.
  • Excellentes aptitudes en présentation, communication, résolution de problèmes, documentation et collaboration.
  • Capacité à structurer des problèmes complexes et à travailler de façon autonome pour obtenir des résultats dans des projets ambigus impliquant plusieurs parties prenantes.

Avantages

  • Rémunération en actions
  • Avantages sociaux

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