NVIDIA розробляє технології прискорених обчислень і штучного інтелекту, які використовуються в ігровій індустрії, центрах обробки даних, хмарних обчисленнях, охороні здоров’я, виробництві, автомобільній галузі та робототехніці. Компанія працює над графічними процесорами, платформами штучного інтелекту, технологіями моделювання та галузевими рішеннями, зокрема NVIDIA Omniverse для спільних робочих процесів із 3D-графікою, NVIDIA DRIVE для розробки автономних транспортних засобів і NVIDIA Clara для медичних застосувань. У компанії працюють великі технічні команди, які створюють інфраструктуру та програмне забезпечення для передових обчислень, моделювання й аналітики на основі штучного інтелекту.
Провідний інженер із програмного забезпечення систем зберігання — DGX Cloud
Керуйте розробленням ПЗ для систем зберігання в AI-інфраструктурі NVIDIA, зосереджуючись на розподілених файлових системах і об’єктному зберіганні з відкритим кодом. Діагностуйте проблеми масштабних GPU-кластерів і встановлюйте стандарти продуктивності, надійності та оптимізації.
Опис
- Розробляти паралельні й розподілені файлові системи з відкритим кодом, а також розподілене об’єктне сховище.
- Передавати виправлення та нові функції до основних гілок проєктів, співпрацюючи зі спільнотами й мейнтейнерами.
- Писати та перевіряти промисловий код як практичний керівник розроблення ПЗ для систем зберігання.
- Досліджувати код ядра, NFS, NVMe-oF і SPDK для діагностики програмних дефектів.
- Ухвалювати остаточні технічні рішення щодо постачання систем зберігання на основі вимірюваних цільових показників.
- Проводити первинний аналіз, усувати несправності та визначати першопричини складних проблем зі зберіганням даних у дуже великих GPU-кластерах.
- Аналізувати продуктивність операцій введення-виведення та метаданих, пошкодження даних і поведінку під час відновлення.
- Оцінювати архітектуру, можливості, продуктивність і надійність систем зберігання.
- Проводити масштабне тестування, бенчмаркінг і випробування відновлення.
- Перевіряти нові збірки на відповідність визначеним цільовим показникам продуктивності та надійності.
- Визначати й рекомендувати конфігурації, параметри оптимізації та операційні практики для високопродуктивних файлових систем у GPU-інфраструктурі.
- Допомагати операторам і внутрішнім замовникам упроваджувати рекомендації щодо систем зберігання.
- Співпрацювати з командами навчання, інференсу, прискорених обчислень, SRE, операцій, мереж і безпеки.
- Працювати з хмарними провайдерами, операторами неохмар і постачальниками систем зберігання над спільною архітектурою.
- Застосовувати сучасні інструменти ШІ для програмування та агентні інструменти, щоб прискорювати розроблення, налагодження, перевірку й експлуатацію.
Вимоги
- Ступінь бакалавра, магістра або доктора в галузі комп’ютерних наук, електротехніки чи суміжної дисципліни або еквівалентний досвід.
- Понад 12 років безпосереднього досвіду розроблення ПЗ для систем зберігання даних.
- Значний досвід роботи з високопродуктивною паралельною або розподіленою файловою системою, що працює в масштабі кількох петабайтів.
- Підтверджений досвід участі в проєктах розподілених або паралельних файлових систем із відкритим кодом.
- Практичний досвід розроблення та перевірки промислового коду, дослідження вихідного коду файлових систем, ядра, NVMe-oF або SPDK, а також проведення масштабних тестів чи випробувань відновлення.
- Досвід діагностики та усунення проблем із системами зберігання у великих GPU- або HPC-кластерах, включно з аналізом продуктивності операцій введення-виведення та метаданих.
- Впевнене володіння принаймні однією системною мовою: C, C++, Rust або Go.
- Володіння Python.
- Робоче знання стеків зберігання та мережевої взаємодії ядра Linux, зокрема блочного рівня, RDMA, RoCE, InfiniBand, NVMe, кешу сторінок, VFS і multipath.
- Глибоке розуміння технологій об’єктного зберігання, таких як S3 і Swift.
- Глибоке розуміння технологій блочного зберігання, таких як NVMe-oF та iSCSI.
- Відмінні навички письмової та усної комунікації.
- Здатність працювати в цілодобовому промисловому середовищі.
- Пріоритетна увага до безпеки в розробленні та експлуатації.
- Досвід супроводу широко використовуваних публічних проєктів або постійного внеску в їхній розвиток.
- Досвід проєктування або експлуатації систем зберігання для навчання ШІ чи інференсу в масштабі дуже великих GPU-кластерів.
- Досвід розроблення ядра або файлових систем, масштабування метаданих, розміщення даних, відновлення після відмов чи роботи з HSM або еквівалентними системами.
- Досвід роботи з Kubernetes і розроблення CSI-драйверів для систем зберігання.
- Практичний досвід оптимізації продуктивності за допомогою SPDK, libfabric або FUSE.
Переваги
- Компенсація у формі акцій
- Пільги для працівників