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Sponsor per visto H1BAssistenza sanitariaIndustria manifatturieraIntelligenza artificiale
NVIDIA sviluppa tecnologie di calcolo accelerato e intelligenza artificiale utilizzate nei videogiochi, nei data center, nel cloud computing, nell’assistenza sanitaria, nella produzione, nel settore automobilistico e nella robotica. Le sue attività comprendono unità di elaborazione grafica, piattaforme di IA, simulazione e soluzioni specifiche per diversi settori, tra cui NVIDIA Omniverse per flussi di lavoro collaborativi in 3D, NVIDIA DRIVE per lo sviluppo di veicoli autonomi e NVIDIA Clara per le applicazioni sanitarie. L’azienda riunisce grandi team tecnici impegnati nello sviluppo dell’infrastruttura e del software che supportano il calcolo avanzato, la simulazione e l’analisi basata sull’IA.
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Offerte dell’azienda

Architetto senior di soluzioni AI e infrastruttura HPC NVIDIA, da remoto in Texas

Progetta cluster GPU e infrastrutture accelerate per i clienti NVIDIA del settore energetico nel ruolo di architetto senior di soluzioni AI. Fornisce consulenza su implementazioni che comprendono AI, calcolo ad alte prestazioni, cloud e ambienti edge.

USStati UnitiTXTexas
184.000 $ – 356.500 $ / anno
Da remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere delle soluzioni
CloudDockerKubernetesNode.jsSistemi distribuiti

Descrizione

  • Collabora con clienti del settore energetico, fornitori di software e team account per l’analisi delle esigenze, le revisioni dell’architettura, le valutazioni tecniche, le prove di concetto, i benchmark, le dimostrazioni e la consulenza sulle implementazioni in produzione.
  • Guida la progettazione, l’implementazione e l’ottimizzazione di infrastrutture AI accelerate, inclusi grandi cluster GPU, fabbriche AI e sistemi edge.
  • Contribuisce alla progettazione di infrastrutture per calcolo, reti, storage, container, osservabilità, sicurezza, alimentazione e operazioni dei data center.
  • Promuove strumenti di monitoraggio, telemetria e gestione che migliorano l’utilizzo dei cluster, l’affidabilità, le prestazioni e la visibilità dei carichi di lavoro.
  • Condivide i risultati e aiuta gli altri a imparare tramite esempi, white paper, blog e risoluzione collaborativa dei problemi dei clienti.
  • Crea architetture di riferimento, guide all’implementazione e al dimensionamento, rapporti sui benchmark, manuali tecnici, dimostrazioni e white paper.
  • Sviluppa relazioni strategiche con clienti chiave e partner di soluzioni specializzati nel settore.
  • Collabora principalmente con colleghi e clienti tramite strumenti virtuali.
  • Potrebbero essere necessari viaggi fino al 20% per incontri con i clienti.

Requisiti

  • Laurea triennale, magistrale o dottorato in informatica, ingegneria elettrica o informatica, fisica, un’altra disciplina ingegneristica o un campo correlato; è accettata anche un’esperienza equivalente.
  • Almeno otto anni di esperienza pratica in infrastrutture AI, calcolo accelerato, sistemi distribuiti, infrastrutture cloud, calcolo ad alte prestazioni o piattaforme di machine learning.
  • Comprovata capacità di progettare, implementare e gestire infrastrutture di calcolo accelerato su larga scala.
  • Conoscenza approfondita di orchestrazione, pianificazione, automazione e pipeline di integrazione e distribuzione continua per cluster AI.
  • Conoscenza delle reti dei data center, tra cui InfiniBand, Ethernet, RDMA, configurazione di rete e ottimizzazione delle prestazioni.
  • Familiarità con training distribuito, erogazione dell’inferenza, distribuzione dei modelli, prestazioni dello storage e requisiti di affidabilità dei cluster.
  • Conoscenza operativa di almeno un settore energetico e dei relativi ambienti operativi e IT.
  • Esperienza nella progettazione di fabbriche AI, grandi cluster GPU, ambienti di training multinodo o piattaforme di inferenza in produzione.
  • Esperienza nell’implementazione di flussi di lavoro infrastrutturali su larga scala per training e fine-tuning di LLM, generazione aumentata dal recupero e inferenza.
  • Esperienza nella misurazione delle prestazioni dei cluster con MLPerf, HPL o test specifici per i carichi di lavoro.
  • Conoscenze a livello applicativo e di sistema di OpenMPI, NCCL, framework di training distribuito e modelli di comunicazione GPU.
  • Dimestichezza con Docker o altri container e con Kubernetes.
  • Ottime capacità di presentazione, comunicazione, risoluzione dei problemi, documentazione e collaborazione.
  • Capacità di strutturare problemi complessi e lavorare in autonomia per ottenere risultati in progetti ambigui con più parti interessate.

Benefit

  • Compenso in azioni
  • Benefit per i dipendenti

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