FluidStack 为人工智能实验室和企业提供 GPU 超级计算基础设施。其托管云平台按需提供大规模英伟达 GPU 资源，用于模型训练和推理，并为采用 Kubernetes、Slurm 等技术运行的集群提供部署与运维支持。通过管理底层硬件和基础设施，FluidStack 帮助 AI 团队扩展工作负载，同时专注于模型开发、性能和运营效率。
控制工程师，能源管理
为 FluidStack 的 AI 数据中心设计控制接口、运行序列和调试流程。将电气系统约束转化为可靠的软件需求和供应商规格。
描述
- 定义设施能源控制器与第三方电站控制器之间的控制和数据接口。
- 规定跨系统边界的系统对象、字段、单位、更新频率以及数据过期处理行为。
- 为正常运行、发电不足、能源切换、黑启动、紧急负荷削减和降级运行制定运行序列。
- 提供供应商点位图、联锁和约束分类。
- 通过工厂验收测试和现场验收测试验证需求。
- 将电气和发电约束转化为软件需求。
- 以电站供应商和设计责任工程师可使用的方式表达软件和数据约束。
- 在送电前通过仿真验证接口。
- 测试所有约束类别和模式转换，并将结果纳入自动化调试流程。
- 开发实时负荷管理、机电管线系统与表后系统集成、自动化调试以及自主 AI 数据中心部署所需的控制系统。
任职要求
- 具备机器对机器和系统对系统协议的实际经验，例如 MQTT、OPC UA 和 REST API。
- 能够为特定应用选择合适的通信协议。
- 具备足以原型验证集成、使用实时设备测试点位图并审查软件的编程能力；优先考虑具备 Python 或 Go 能力者。
- 能够解读单线图和盘柜明细表，包括保护系统、断路器、电源以及故障行为。
- 具备定义跨系统数据契约的经验，涵盖对象、字段、单位、更新频率和过期值处理。
- 具备为多控制器系统编写控制叙述的经验，包括控制器意见不一致时的行为。
- 深入掌握控制工程和软件开发。
- 具备将电气控制需求转化为可实施软件需求，并评估软件设计在现场使用中的适用性的经验。
- 具备运用定量分析质疑供应商范围或内部假设的经验。
- 需要具备美国工作授权。
- 愿意在申请过程中根据要求出差和搬迁。
福利待遇
- 所有全职职位均提供股权。
- 总薪酬可能包括有意义的股权或限制性股票单位。
- 基本工资范围和薪酬讨论透明。
- 对于特别优秀的候选人，可考虑调整薪酬条款。