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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

Senior Systems Software Engineer, scalabilità di Kubernetes – NVIDIA DGX Cloud

Scala e ottimizza l’infrastruttura Kubernetes per NVIDIA DGX Cloud e i carichi di lavoro distribuiti di IA. Sviluppa sistemi di test delle prestazioni, monitoraggio, analisi e CI/CD per il calcolo accelerato su larga scala.

CHSvizzeraDEGermaniaESSpagnaFRFranciaGBRegno UnitoPLPolonia
292.500 zł – 650.000 zł / anno
Da remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere backendIngegnere del software
AWSAzureCloudGoGoogle Cloud PlatformKubernetesNode.jsPythonSistemi distribuiti

Descrizione

  • Gestire dall’inizio alla fine l’analisi delle prestazioni e della scalabilità dello stack software NVIDIA DGX Cloud, inclusi i piani di controllo e dati di Kubernetes, GPU Operator, Network Operator, DCGM, NIM e il servizio di inferenza distribuita.
  • Collaborare con ricercatori di IA, sviluppatori e clienti per creare test automatizzati che modellino carichi di lavoro reali.
  • Analizzare i problemi di prestazioni e scalabilità in sistemi distribuiti complessi e determinarne le cause principali.
  • Creare strumenti di monitoraggio, reportistica e analisi per testare le prestazioni e la scalabilità di software, GPU e CPU.
  • Eseguire il triage, il debug e la risoluzione dei problemi legati alla gestione di cluster Kubernetes su scala estremamente ampia.
  • Sviluppare e mantenere test continui delle prestazioni e della scalabilità tramite una moderna pipeline CI/CD.
  • Documentare ricerche, metodi e risultati, e presentare le conclusioni in eventi interni ed esterni come KubeCon e GTC.
  • Partecipare alle comunità open source di Kubernetes, CNCF e NVIDIA per valutare le prestazioni dei carichi di lavoro di IA e contribuire alle decisioni di progettazione.

Requisiti

  • Almeno otto anni di esperienza in architettura dei computer, reti, sistemi di storage o acceleratori.
  • Laurea o master in ingegneria —preferibilmente ingegneria elettrica, ingegneria informatica o informatica— oppure esperienza equivalente.
  • Conoscenza esperta di Kubernetes e familiarità con i relativi progetti CNCF.
  • Esperienza con sistemi paralleli e distribuiti su larga scala basati su acceleratori.
  • Competenza nell’ottimizzazione delle prestazioni e dei carichi di lavoro di IA su sistemi su larga scala.
  • Esperienza nella modellazione e nel benchmarking delle prestazioni su larga scala.
  • Padronanza di Golang e Python.
  • Esperienza con l’ecosistema software NVIDIA per training e inferenza.
  • Competenza con almeno un provider di infrastruttura cloud pubblico, come GCP, AWS, Azure o OCI.
  • Solida esperienza operativa con una distribuzione Kubernetes.
  • Esperienza nel portare i cluster Kubernetes a un numero estremamente elevato di nodi e oggetti.
  • Comprovata partecipazione a comunità open source.
  • Un dottorato in un ambito pertinente costituisce un titolo distintivo.
  • Eccellenti capacità comunicative e relazionali.

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