NVIDIA 致力於開發加速運算與人工智慧技術，廣泛應用於遊戲、資料中心、雲端運算、醫療保健、製造、汽車與機器人等領域。其業務涵蓋圖形處理器、人工智慧平台、模擬技術及產業導向的解決方案，包括支援協作式 3D 工作流程的 NVIDIA Omniverse、用於自動駕駛車輛開發的 NVIDIA DRIVE，以及面向醫療應用的 NVIDIA Clara。公司匯聚眾多技術團隊，專注於打造支援先進運算、模擬與人工智慧驅動分析的基礎架構與軟體。
資深系統軟體工程師，Kubernetes 擴展性——NVIDIA DGX Cloud
為 NVIDIA DGX Cloud 與分散式 AI 工作負載擴展並最佳化 Kubernetes 基礎架構。打造支援大規模加速運算的效能測試、監控、分析與 CI/CD 系統。
說明
- 負責 NVIDIA DGX Cloud 軟體堆疊端到端的效能與可擴展性分析，涵蓋 Kubernetes 控制平面與資料平面、GPU Operator、Network Operator、DCGM、NIM 以及分散式推論服務。
- 與 AI 研究人員、開發人員及客戶合作，建立能模擬實際工作負載的自動化測試。
- 分析複雜分散式系統中的效能與可擴展性問題，並找出根本原因。
- 建立用於測試軟體、GPU 與 CPU 效能及擴展能力的監控、報告與分析工具。
- 分流、除錯並解決超大規模 Kubernetes 叢集運作中的問題。
- 透過現代化 CI/CD 管線開發並維護持續性的效能與可擴展性測試。
- 記錄研究、方法與發現，並在 KubeCon、GTC 等內外部活動中分享成果。
- 參與 Kubernetes、CNCF 與 NVIDIA 開源社群，評估 AI 工作負載效能並協助制定設計決策。
職位要求
- 至少八年電腦架構、網路、儲存系統或加速器相關經驗。
- 工程學士或碩士學位，最好是電機工程、電腦工程或電腦科學，或具備同等經驗。
- 具備專家級 Kubernetes 知識，並熟悉相關 CNCF 專案。
- 具備使用加速器的大規模平行與分散式系統工作經驗。
- 擅長最佳化大規模系統上的效能與 AI 工作負載。
- 具備大規模效能建模與基準測試經驗。
- 熟悉 Golang 與 Python。
- 具備 NVIDIA 訓練與推論軟體生態系統經驗。
- 精通至少一家公有雲基礎架構供應商，例如 GCP、AWS、Azure 或 OCI。
- 具備 Kubernetes 發行版的豐富維運經驗。
- 具備將 Kubernetes 叢集擴展至超大規模節點數與物件數量的經驗。
- 具備參與開源社群的實際紀錄。
- 相關領域的博士學位是突出的資格。
- 具備優異的溝通與人際互動能力。