NVIDIA
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A NVIDIA desenvolve tecnologias de computação acelerada e inteligência artificial usadas em jogos, data centers, computação em nuvem, saúde, manufatura, setor automotivo e robótica. Seu trabalho abrange unidades de processamento gráfico, plataformas de IA, simulação e soluções voltadas para diferentes setores, incluindo o NVIDIA Omniverse para fluxos de trabalho colaborativos em 3D, o NVIDIA DRIVE para o desenvolvimento de veículos autônomos e o NVIDIA Clara para aplicações na área da saúde. A empresa reúne grandes equipes técnicas que trabalham na infraestrutura e no software que dão suporte à computação avançada, à simulação e à análise orientada por IA.

Arquiteto sênior de soluções de IA e infraestrutura de HPC da NVIDIA, remoto no Texas

Projete clusters de GPU e infraestrutura acelerada para clientes da NVIDIA do setor de energia como arquiteto sênior de soluções de IA. Oriente implantações que abrangem IA, computação de alto desempenho, nuvem e ambientes de borda.

Descrição

  • Trabalhe com clientes do setor de energia, fornecedores de software e equipes de contas em descoberta de necessidades, revisões de arquitetura, avaliações técnicas, provas de conceito, benchmarks, demonstrações e orientações para implantação em produção.
  • Oriente o projeto, a implantação e a otimização de infraestrutura acelerada de IA, incluindo grandes clusters de GPU, fábricas de IA e sistemas de borda.
  • Ajude a projetar infraestrutura de computação, redes, armazenamento, contêineres, observabilidade, segurança, energia e operações de data center.
  • Promova ferramentas de monitoramento, telemetria e gerenciamento que aprimorem a utilização dos clusters, a confiabilidade, o desempenho e a visibilidade das cargas de trabalho.
  • Compartilhe descobertas e ajude outras pessoas a aprender por meio de exemplos, white papers, blogs e resolução colaborativa de problemas de clientes.
  • Crie arquiteturas de referência, guias de implantação e dimensionamento, relatórios de benchmark, manuais técnicos, demonstrações e white papers.
  • Construa relações estratégicas com clientes importantes e parceiros de soluções voltados ao setor.
  • Trabalhe principalmente com colegas e clientes por meio de ferramentas de colaboração virtual.
  • Pode ser necessário viajar até 20% para reuniões com clientes.

Requisitos

  • Bacharelado, mestrado ou doutorado em ciência da computação, engenharia elétrica ou da computação, física, outra disciplina de engenharia ou área relacionada; experiência equivalente também é aceita.
  • Pelo menos oito anos de experiência prática em infraestrutura de IA, computação acelerada, sistemas distribuídos, infraestrutura em nuvem, computação de alto desempenho ou plataformas de aprendizado de máquina.
  • Capacidade comprovada de projetar, implantar e operar infraestrutura de computação acelerada em escala.
  • Compreensão detalhada de orquestração, escalonamento, automação e pipelines de integração e implantação contínuas para clusters de IA.
  • Conhecimento de redes de data center, incluindo InfiniBand, Ethernet, RDMA, configuração de rede e ajuste de desempenho.
  • Familiaridade com treinamento distribuído, serviço de inferência, implantação de modelos, desempenho de armazenamento e requisitos de confiabilidade de clusters.
  • Conhecimento prático de pelo menos um setor de energia e seus ambientes operacionais e de TI.
  • Experiência no projeto de fábricas de IA, grandes clusters de GPU, ambientes de treinamento multinó ou plataformas de inferência em produção.
  • Experiência na implantação de fluxos de trabalho de infraestrutura em larga escala para treinamento e ajuste fino de LLMs, geração aumentada por recuperação e inferência.
  • Experiência na medição do desempenho de clusters com MLPerf, HPL ou testes específicos de cargas de trabalho.
  • Conhecimento de OpenMPI, NCCL, frameworks de treinamento distribuído e padrões de comunicação de GPU nos níveis de aplicação e sistema.
  • Conforto no uso de Docker ou outros contêineres e Kubernetes.
  • Fortes habilidades de apresentação, comunicação, resolução de problemas, documentação e colaboração.
  • Capacidade de estruturar problemas complexos e trabalhar de forma independente para entregar resultados em projetos ambíguos com várias partes interessadas.

Benefícios

  • Remuneração em ações
  • Benefícios para funcionários

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