NVIDIA opracowuje technologie przyspieszonych obliczeń i sztucznej inteligencji wykorzystywane w branży gier, centrach danych, chmurze obliczeniowej, ochronie zdrowia, produkcji, motoryzacji i robotyce. Firma rozwija procesory graficzne, platformy AI, technologie symulacyjne oraz rozwiązania dla konkretnych branż, w tym NVIDIA Omniverse do współpracy przy projektach 3D, NVIDIA DRIVE do rozwoju pojazdów autonomicznych i NVIDIA Clara do zastosowań medycznych. NVIDIA skupia duże zespoły techniczne pracujące nad infrastrukturą i oprogramowaniem wspierającymi zaawansowane obliczenia, symulacje oraz analitykę opartą na sztucznej inteligencji.
Starszy inżynier oprogramowania systemów pamięci masowej — DGX Cloud
Kieruj tworzeniem oprogramowania pamięci masowej dla infrastruktury AI firmy NVIDIA, koncentrując się na rozproszonych systemach plików i pamięci obiektowej open source. Diagnozuj problemy wielkoskalowych klastrów GPU oraz ustanawiaj standardy wydajności, trwałości i dostrajania.
Opis
- Tworzyć równoległe i rozproszone systemy plików open source oraz rozproszoną pamięć obiektową.
- Współtworzyć poprawki i funkcje w głównych gałęziach projektów, współpracując ze społecznościami i opiekunami.
- Pisać i przeglądać kod produkcyjny jako praktyczny lider oprogramowania pamięci masowej.
- Analizować kod jądra, NFS, NVMe-oF i SPDK w celu diagnozowania defektów oprogramowania.
- Podejmować ostateczne decyzje techniczne dotyczące dostarczania rozwiązań pamięci masowej na podstawie mierzalnych celów.
- Sortować zgłoszenia, rozwiązywać problemy i identyfikować ich przyczyny źródłowe w złożonych problemach pamięci masowej w bardzo dużych klastrach GPU.
- Analizować wydajność operacji wejścia-wyjścia i metadanych, uszkodzenia danych oraz zachowanie podczas odzyskiwania.
- Oceniać architekturę, możliwości, wydajność i trwałość systemów pamięci masowej.
- Prowadzić testy na dużą skalę, benchmarki i ćwiczenia odzyskiwania.
- Kwalifikować nowe kompilacje względem określonych celów wydajności i trwałości.
- Ustanawiać i rekomendować konfiguracje, dostrajanie oraz praktyki operacyjne dla wysokowydajnych systemów plików w infrastrukturze GPU.
- Pomagać operatorom i klientom wewnętrznym we wdrażaniu wytycznych dotyczących pamięci masowej.
- Współpracować z zespołami szkolenia, wnioskowania, obliczeń akcelerowanych, SRE, operacji, sieci i bezpieczeństwa.
- Współpracować z dostawcami chmury, operatorami neochmur i dostawcami pamięci masowej nad wspólną architekturą.
- Stosować nowoczesne narzędzia AI do programowania i narzędzia agentowe, aby przyspieszać tworzenie, debugowanie, walidację i operacje.
Wymagania
- Tytuł licencjata, magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, elektrotechniki albo pokrewnej lub równoważne doświadczenie.
- Ponad 12 lat bezpośredniego doświadczenia w tworzeniu oprogramowania pamięci masowej.
- Rozległe doświadczenie z wysokowydajnym równoległym lub rozproszonym systemem plików działającym w skali wielu petabajtów.
- Udokumentowane doświadczenie we współtworzeniu projektów rozproszonych lub równoległych systemów plików open source.
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu i przeglądaniu kodu produkcyjnego, analizowaniu kodu źródłowego systemów plików, jądra, NVMe-oF lub SPDK oraz prowadzeniu testów na dużą skalę lub ćwiczeń odzyskiwania.
- Doświadczenie w diagnozowaniu i rozwiązywaniu problemów pamięci masowej w dużych klastrach GPU lub HPC, w tym w analizie wydajności operacji wejścia-wyjścia i metadanych.
- Biegła znajomość co najmniej jednego języka systemowego: C, C++, Rust lub Go.
- Biegła znajomość języka Python.
- Praktyczna znajomość stosów pamięci masowej i sieciowych jądra Linux, w tym warstwy blokowej, RDMA, RoCE, InfiniBand, NVMe, pamięci podręcznej stron, VFS i multipath.
- Bardzo dobra znajomość technologii pamięci obiektowej, takich jak S3 i Swift.
- Bardzo dobra znajomość technologii pamięci blokowej, takich jak NVMe-oF i iSCSI.
- Doskonałe umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej.
- Umiejętność pracy w całodobowym środowisku produkcyjnym.
- Podejście do inżynierii i operacji, w którym bezpieczeństwo jest priorytetem.
- Doświadczenie w utrzymywaniu szeroko używanych projektów publicznych lub stałym współtworzeniu ich rozwoju.
- Doświadczenie w projektowaniu lub obsłudze pamięci masowej na potrzeby trenowania AI lub wnioskowania w bardzo dużej skali GPU.
- Doświadczenie w tworzeniu jądra lub systemów plików, skalowaniu metadanych, rozmieszczaniu danych, odzyskiwaniu po awariach lub pracy z HSM albo równoważnymi systemami.
- Doświadczenie z Kubernetes i tworzeniem sterowników CSI dla pamięci masowej.
- Praktyczne doświadczenie w optymalizacji wydajności za pomocą SPDK, libfabric lub FUSE.
Benefity
- Wynagrodzenie kapitałowe
- Świadczenia pracownicze