Vultr
Vultr
Vultr est une entreprise mondiale d’infrastructure cloud qui fournit aux développeurs et aux entreprises des services à la demande de calcul, de stockage, de réseau et de bases de données. Sa plateforme comprend des machines virtuelles, des serveurs bare metal, une infrastructure accélérée par GPU, des bases de données gérées, du stockage objet et en blocs, Kubernetes ainsi que des applications de marketplace déployables. Grâce à la prise en charge des GPU AMD et NVIDIA, à des réseaux rapides et à une infrastructure répartie dans plus de 32 régions de centres de données, Vultr répond aux besoins des charges de travail liées aux logiciels, à l’intelligence artificielle et au calcul haute performance au moyen d’API conçues pour les développeurs et d’outils cloud évolutifs.

Ingénieur senior en infrastructure GPU - Télétravail aux États-Unis

Vous dirigerez la validation, l’optimisation des performances et la fiabilité de l’infrastructure GPU de Vultr pour les charges d’entraînement et d’inférence d’IA. Vous évaluerez de nouveaux équipements, résoudrez des problèmes de systèmes distribués et améliorerez l’automatisation des clusters à grande échelle.

Description

  • Concevoir et faire évoluer une infrastructure GPU prenant en charge les charges d’entraînement et d’inférence d’IA
  • Gérer la validation de bout en bout des clusters GPU et des nouvelles plateformes matérielles
  • Diriger les activités de qualification et de déploiement initial des nouvelles plateformes GPU
  • Identifier et résoudre les contraintes de performance aux niveaux GPU, CPU, PCIe et réseau
  • Créer et maintenir des frameworks de validation, des suites de tests et des références de performance
  • Développer et améliorer l’automatisation des flux de provisionnement et de validation des clusters
  • Définir des objectifs de performance et des méthodes de validation reproductibles
  • Diagnostiquer des problèmes complexes de systèmes distribués, notamment ceux liés à des bibliothèques comme NCCL
  • Renforcer la fiabilité des systèmes grâce à des tests préventifs et à l’optimisation des performances
  • Accompagner les ingénieurs et développer les compétences techniques de l’équipe
  • Coordonner les efforts interfonctionnels afin d’accroître la fiabilité et l’efficacité des clusters GPU

Exigences

  • Au moins cinq ans d’expérience en infrastructure GPU, en calcul haute performance ou en systèmes distribués
  • Connaissances avancées des systèmes Linux et du matériel serveur
  • Expérience avérée de l’exploitation ou du support de clusters GPU à grande échelle
  • Solides compétences en programmation Python, au-delà des scripts de base
  • Expérience pratique d’Ansible ou de frameworks d’automatisation comparables
  • Expérience dans la définition de normes de validation et de références de performance pour l’infrastructure GPU
  • Solides compétences de débogage couvrant les couches matérielle, système d’exploitation et réseau
  • Connaissance pratique des concepts de réseaux à haut débit
  • Excellentes aptitudes à la communication et approche collaborative du travail interéquipes
  • Être basé aux États-Unis
  • Être légalement autorisé à travailler aux États-Unis
  • Indiquer si un parrainage de visa de travail est nécessaire

Avantages

  • L’entreprise prend en charge 100 % des primes d’assurance médicale, dentaire et optique des employés
  • Abondement 401(k) à 100 % des cotisations jusqu’à 4 %, avec acquisition immédiate des droits
  • Jusqu’à 2 500 $ par an de remboursement pour le développement professionnel
  • Onze jours fériés payés, congés payés cumulables et report des congés payés
  • Congés payés supplémentaires après les anniversaires de trois et dix ans
  • Un mois de congé sabbatique payé tous les cinq ans
  • Prime annuelle d’anniversaire
  • Allocation de 500 $ pour l’installation du bureau à distance la première année, puis de 400 $ chaque année suivante
  • Remboursement des frais Internet jusqu’à 75 $ par mois
  • Remboursement de l’abonnement à une salle de sport jusqu’à 50 $ par mois
  • Abonnement Wellable payé par l’entreprise

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