NVIDIA는 게임, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅, 헬스케어, 제조, 자동차, 로보틱스 등 다양한 분야에서 활용되는 가속 컴퓨팅 및 인공지능 기술을 개발합니다. 그래픽 처리 장치, AI 플랫폼, 시뮬레이션, 산업별 솔루션을 아우르며, 협업형 3D 워크플로를 위한 NVIDIA Omniverse, 자율주행 차량 개발을 위한 NVIDIA DRIVE, 헬스케어 애플리케이션을 위한 NVIDIA Clara 등을 제공합니다. NVIDIA는 첨단 컴퓨팅, 시뮬레이션, AI 기반 분석을 지원하는 인프라와 소프트웨어를 개발하는 대규모 기술 팀을 운영합니다.
시니어 시스템 소프트웨어 엔지니어, Kubernetes 확장성—NVIDIA DGX Cloud
NVIDIA DGX Cloud와 분산 AI 워크로드를 위한 Kubernetes 인프라를 확장하고 최적화합니다. 대규모 가속 컴퓨팅을 위한 성능 테스트, 모니터링, 분석 및 CI/CD 시스템을 구축합니다.
설명
- Kubernetes 컨트롤 플레인과 데이터 플레인, GPU Operator, Network Operator, DCGM, NIM, 분산 추론 서빙을 아우르는 NVIDIA DGX Cloud 소프트웨어 스택의 엔드투엔드 성능 및 확장성 분석을 담당합니다.
- AI 연구자, 개발자 및 고객과 협력하여 실제 워크로드를 모델링하는 자동화 테스트를 만듭니다.
- 복잡한 분산 시스템의 성능 및 확장성 문제를 분석하고 근본 원인을 파악합니다.
- 소프트웨어, GPU 및 CPU의 성능과 확장성을 테스트하기 위한 모니터링, 보고 및 분석 도구를 만듭니다.
- 초대규모 Kubernetes 클러스터 운영과 관련된 문제를 분류하고 디버깅하며 해결합니다.
- 현대적인 CI/CD 파이프라인을 통해 지속적인 성능 및 확장성 테스트를 개발하고 유지합니다.
- 연구, 방법 및 결과를 기록하고 KubeCon과 GTC 같은 사내외 행사에서 결과를 발표합니다.
- Kubernetes, CNCF 및 NVIDIA 오픈 소스 커뮤니티에 참여하여 AI 워크로드 성능을 평가하고 설계 의사 결정에 기여합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 아키텍처, 네트워킹, 스토리지 시스템 또는 가속기 관련 경력 8년 이상.
- 공학 학사 또는 석사 학위. 전기공학, 컴퓨터공학 또는 컴퓨터과학 전공을 선호하며, 이에 상응하는 경력도 가능합니다.
- 전문가 수준의 Kubernetes 지식과 관련 CNCF 프로젝트에 대한 이해.
- 가속기를 기반으로 하는 대규모 병렬 및 분산 시스템 업무 경험.
- 대규모 시스템에서 성능과 AI 워크로드를 최적화한 전문성.
- 대규모 환경에서의 성능 모델링 및 벤치마킹 경험.
- Golang 및 Python 능숙도.
- NVIDIA 트레이닝 및 추론 소프트웨어 생태계 경험.
- GCP, AWS, Azure 또는 OCI와 같은 퍼블릭 클라우드 인프라 제공업체 중 하나 이상에 대한 전문성.
- Kubernetes 배포판에 대한 풍부한 운영 경험.
- Kubernetes 클러스터를 초대규모 노드 수와 객체 수로 확장한 경험.
- 오픈 소스 커뮤니티 참여 실적.
- 관련 분야의 박사 학위는 뛰어난 자격 요건입니다.
- 뛰어난 커뮤니케이션 및 대인관계 능력.