Vultr è un'azienda globale di infrastrutture cloud che fornisce a sviluppatori e imprese servizi on demand di elaborazione, archiviazione, rete e database. La sua piattaforma comprende macchine virtuali, server bare metal, infrastrutture accelerate da GPU, database gestiti, archiviazione a oggetti e a blocchi, Kubernetes e applicazioni del marketplace distribuibili. Grazie al supporto per le GPU AMD e NVIDIA, alle reti ad alta velocità e a un'infrastruttura presente in oltre 32 regioni di data center, Vultr supporta carichi di lavoro software, di intelligenza artificiale e di calcolo ad alte prestazioni attraverso API pensate per gli sviluppatori e strumenti cloud scalabili.
Ingegnere senior per l’infrastruttura GPU - Lavoro da remoto negli Stati Uniti
Guiderai la validazione, l’ottimizzazione delle prestazioni e l’affidabilità dell’infrastruttura GPU di Vultr per i carichi di lavoro di addestramento e inferenza dell’IA. Qualificherai nuovo hardware, risolverai problemi di sistemi distribuiti e migliorerai l’automazione dei cluster su larga scala.
Descrizione
- Progettare e scalare l’infrastruttura GPU a supporto dei carichi di lavoro di addestramento e inferenza dell’IA
- Gestire la validazione end-to-end dei cluster GPU e delle nuove piattaforme hardware
- Guidare le attività di qualifica e implementazione iniziale delle nuove piattaforme GPU
- Identificare e risolvere i vincoli di prestazioni nei livelli GPU, CPU, PCIe e di rete
- Creare e mantenere framework di validazione, suite di test e riferimenti delle prestazioni
- Sviluppare e migliorare l’automazione dei flussi di provisioning e validazione dei cluster
- Definire gli obiettivi di prestazione e metodi di validazione ripetibili
- Diagnosticare problemi complessi dei sistemi distribuiti, inclusi quelli che coinvolgono librerie come NCCL
- Rafforzare l’affidabilità dei sistemi attraverso test preventivi e ottimizzazione delle prestazioni
- Affiancare gli ingegneri e ampliare le competenze tecniche del team
- Coordinare le attività interfunzionali per aumentare l’affidabilità e l’efficienza dei cluster GPU
Requisiti
- Almeno cinque anni di esperienza nell’infrastruttura GPU, nell’informatica ad alte prestazioni o nei sistemi distribuiti
- Conoscenza avanzata dei sistemi Linux e dell’hardware per server
- Esperienza comprovata nella gestione o nel supporto di cluster GPU su larga scala
- Solide capacità di programmazione in Python, oltre lo scripting di base
- Esperienza pratica con Ansible o framework di automazione comparabili
- Esperienza nella definizione di standard di validazione e baseline delle prestazioni per l’infrastruttura GPU
- Solide capacità di debugging su livelli hardware, sistema operativo e rete
- Conoscenza operativa dei concetti di networking ad alta velocità
- Capacità di comunicazione chiare e approccio collaborativo al lavoro tra team
- Risiedere negli Stati Uniti
- Essere legalmente autorizzati a lavorare negli Stati Uniti
- Indicare se è necessario il patrocinio per un visto di lavoro
Benefit
- L’azienda copre il 100% dei premi dell’assicurazione sanitaria, dentistica e oculistica dei dipendenti
- Contributo integrativo 401(k) pari al 100% dei versamenti fino al 4%, con maturazione immediata
- Fino a 2.500 $ all’anno di rimborso per lo sviluppo professionale
- Undici festività retribuite, ferie retribuite maturate e possibilità di riportare le ferie
- Ferie aggiuntive dopo gli anniversari di tre e dieci anni
- Un mese di congedo sabbatico retribuito ogni cinque anni
- Bonus annuale di anniversario
- Contributo di 500 $ per l’allestimento dell’ufficio remoto nel primo anno e di 400 $ in ogni anno successivo
- Rimborso delle spese Internet fino a 75 $ al mese
- Rimborso dell’abbonamento in palestra fino a 50 $ al mese
- Abbonamento Wellable a carico dell’azienda