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.
Ingénieur logiciel systèmes senior, mise à l’échelle de Kubernetes – NVIDIA DGX Cloud
Faites évoluer et optimisez l’infrastructure Kubernetes pour NVIDIA DGX Cloud et les charges de travail d’IA distribuées. Concevez des systèmes de test de performance, de supervision, d’analyse et de CI/CD pour le calcul accéléré à grande échelle.
Description
- Prendre en charge de bout en bout l’analyse des performances et de la scalabilité de la pile logicielle NVIDIA DGX Cloud, couvrant les plans de contrôle et de données Kubernetes, GPU Operator, Network Operator, DCGM, NIM et le service d’inférence distribuée.
- Collaborer avec des chercheurs en IA, des développeurs et des clients pour créer des tests automatisés modélisant des charges de travail réelles.
- Analyser les problèmes de performance et de scalabilité dans des systèmes distribués complexes et en déterminer les causes profondes.
- Créer des outils de supervision, de reporting et d’analyse pour tester les performances et la scalabilité des logiciels, des GPU et des CPU.
- Qualifier, déboguer et résoudre les problèmes liés à l’exploitation de clusters Kubernetes à une échelle extrêmement élevée.
- Développer et maintenir des tests continus de performance et de scalabilité au moyen d’un pipeline CI/CD moderne.
- Documenter les recherches, les méthodes et les résultats, et présenter les conclusions lors d’événements internes et externes tels que KubeCon et GTC.
- Participer aux communautés open source Kubernetes, CNCF et NVIDIA afin d’évaluer les performances des charges de travail d’IA et de contribuer aux décisions de conception.
Exigences
- Au moins huit ans d’expérience en architecture informatique, réseaux, systèmes de stockage ou accélérateurs.
- Diplôme de licence ou de master en ingénierie —de préférence en génie électrique, génie informatique ou informatique— ou expérience équivalente.
- Expertise de Kubernetes et connaissance des projets CNCF associés.
- Expérience des systèmes parallèles et distribués à grande échelle reposant sur des accélérateurs.
- Expertise dans l’optimisation des performances et des charges de travail d’IA sur des systèmes à grande échelle.
- Expérience de la modélisation des performances et du benchmarking à grande échelle.
- Maîtrise de Golang et de Python.
- Expérience de l’écosystème logiciel NVIDIA pour l’entraînement et l’inférence.
- Expertise d’au moins un fournisseur d’infrastructure cloud public, tel que GCP, AWS, Azure ou OCI.
- Solide expérience opérationnelle d’une distribution Kubernetes.
- Expérience de la mise à l’échelle de clusters Kubernetes jusqu’à des nombres extrêmement élevés de nœuds et d’objets.
- Parcours démontré de participation à des communautés open source.
- Un doctorat dans un domaine pertinent constitue une qualification particulièrement valorisée.
- Excellentes aptitudes à la communication et aux relations interpersonnelles.