Hewlett Packard Enterprise opracowuje technologie dla przedsiębiorstw, które korzystają z hybrydowej chmury i prowadzą operacje oparte na sztucznej inteligencji. Portfolio firmy obejmuje serwery HPE ProLiant i wysokowydajne systemy obliczeniowe HPE Cray, systemy pamięci masowej HPE Alletra, rozwiązania sieciowe HPE Aruba, platformy sztucznej inteligencji i gotowe fabryki AI, a także rozwiązania GreenLake oferowane w modelu „jako usługa”. HPE zapewnia również funkcje bezpieczeństwa, takie jak Zero Trust i SASE, oraz usługi profesjonalne, doradcze i wsparcia, które pomagają dużym organizacjom modernizować infrastrukturę, zarządzać środowiskami centrów danych i wdrażać sztuczną inteligencję na dużą skalę.
Inżynier ds. wydajności HPC i AI w HPE (praca hybrydowa, Houston)
Kieruj testami porównawczymi i optymalizacją architektur CPU, GPU, sieci, pamięci oraz pamięci masowej dla obciążeń HPC i AI. Dostarczaj powtarzalne analizy wydajności oraz praktyczne rekomendacje klientom i zespołom inżynieryjnym.
Opis
- Kierowanie inicjatywami w zakresie testów porównawczych HPC i AI na platformach CPU, GPU, sieci, pamięci i pamięci masowej
- Ocena architektur HPC i AI firmy HPE oraz konkurencji z wykorzystaniem modeli wydajności i wyników testów porównawczych
- Uruchamianie i ocena obciążeń naukowych, inżynieryjnych, dużych modeli językowych, trenowania i wnioskowania AI oraz zadań pamięci masowej i wejścia-wyjścia
- Diagnozowanie wąskich gardeł i usprawnianie aplikacji, frameworków AI, bibliotek, kompilatorów, środowisk uruchomieniowych i oprogramowania systemowego
- Wykorzystywanie obliczeń równoległych, akceleracji GPU, profilowania oraz dostrajania pamięci i wejścia-wyjścia w celu uzyskiwania wiarygodnych i powtarzalnych wyników
- Jasne wyjaśnianie złożonych wniosków technicznych inżynierom, klientom i interesariuszom biznesowym
- Przekładanie analiz wydajności na rekomendacje dostosowane do potrzeb klientów
Wymagania
- Co najmniej 6 lat doświadczenia w pracy z obciążeniami HPC i AI, w tym aplikacjami naukowymi i inżynieryjnymi, MLPerf, dużymi modelami językowymi, takimi jak DeepSeek, Kimi K2.6 lub K3 oraz gpt-oss-120b, trenowaniem i wnioskowaniem AI, testami porównawczymi pamięci masowej oraz narzędziami do profilowania wydajności; mogą być również brane pod uwagę odpowiednie kursy i staże
- Znajomość architektur HPC i AI obejmujących procesory CPU, procesory GPU i inne akceleratory, pamięć, sieci, pamięć masową oraz stosy oprogramowania
- Znajomość metod programowania równoległego i rozproszonego, w tym MPI, OpenMP, OpenSHMEM oraz projektowania algorytmów
- Umiejętność kierowania złożonymi inicjatywami dotyczącymi wydajności HPC i AI oraz przekładania wyników na rekomendacje zorientowane na klienta
- Udokumentowana umiejętność analizowania i optymalizowania aplikacji obliczeniowych oraz testów porównawczych na platformach HPC i AI opartych na systemie Linux
- Doświadczenie z C, C++, Fortran, Pythonem, skryptami w systemie Linux, kompilatorami, MPI, MPI-IO, OpenMP oraz odpowiednimi frameworkami i bibliotekami AI
- Doświadczenie z procesorami GPU NVIDIA i akceleratorami AMD Instinct z serii MI przy użyciu CUDA, HIP, OpenMP target offload, OpenACC lub porównywalnych modeli programowania
- Doświadczenie z narzędziami do profilowania, śledzenia i debugowania systemów HPC i AI opartych na systemie Linux
- Umiejętność interpretowania danych z testów porównawczych, lokalizowania ograniczeń wydajności i rekomendowania usprawnień
- Silne umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów
- Bardzo dobre umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej
- Biegła znajomość języka angielskiego w środowisku zawodowym
- Tytuł magistra informatyki, inżynierii, matematyki, fizyki, chemii, nauk o środowisku lub pokrewnej dziedziny technicznej
- Stopień doktora będzie dodatkowym atutem
Benefity
- Kompleksowe świadczenia z zakresu zdrowia i dobrostanu fizycznego, finansowego oraz emocjonalnego
- Programy wspierające rozwój osobisty i zawodowy
- Elastyczne warunki pracy ułatwiające równoważenie obowiązków zawodowych i osobistych
- Inkluzywne środowisko pracy
- Racjonalne usprawnienia podczas procesu aplikacyjnego lub rozmowy kwalifikacyjnej dla kandydatów z niepełnosprawnościami