Senior MLOps Engineer for DSX Enablement

NVIDIA Corporation; United States; Remote; USD 180.000 - 260.000; Vollzeit

Zusammenfassung

NVIDIA Corporation ищет старшего инженера MLOps для команды DSX Enablement в США. Ваша роль — внедрять и улучшать ML/AI workloads, работать с клиентами и партнёрами, развивать инфраструктуру и поддерживать производственные ML‑конвейеры, включая обучение и вывод моделей с акцентом на масштабируемость и безопасность.

Требуется обширный опыт в ML/DS, Kubernetes, Linux и языках Python/C++/Go/Rust, а также участие в open‑source проектах и знание экосистемы NVIDIA.

Qualifikationen

• Требуется степень BS/MS/PhD в CS/EE или эквивалентный опыт.
• 8+ лет опыта в технических ролях, связанных с data science, data engineering или ML-инженерией.
• Опыт работы с Linux, Kubernetes, распределёнными файловыми системами и сетями на уровне дата-центра.
• Навыки программирования на Python, Bash и системном языках C++, Go или Rust; опыт ML/ DL-фреймворков.
• Опыт в open‑source проектах и в экосистеме NVIDIA (DGX, CUDA, NeMo и пр.).
• Отличные коммуникативные навыки и умение презентовать архитектуры и trade-offs.

Aufgaben

• Разрабатывать решения AI-инфраструктуры и ML‑конвейеры на платформах NeoCloud и у NCP.
• Выступать техническим контактным лицом для клиентов и партнеров, руководить совместными проектами.
• Оптимизировать производительность обучения и вывода на крупных кластерах; снижать задержки и стоимость.
• Сотрудничать с командами инфраструктуры и ускоренных фреймворков; разрабатывать инструменты и образцы архитектуры.
• Анализировать и решать проблемы на всей стековой модели от оборудования до приложений.

Kenntnisse

Data science

Open-source

Коммуникация

Ausbildung

BS/MS/PhD в CS/EE или смежной области

Tools

Kubernetes

Linux

CUDA

NeMo

RAPIDS

Triton

NVLink/InfiniBand

Python

C++/Go/Rust

Docker

Jobbeschreibung

NVIDIA Corporation ищет старшего инженера MLOps для команды DSX Enablement в США. Ваша роль — внедрять и улучшать ML/AI workloads, работать с клиентами и партнёрами, развивать инфраструктуру и поддерживать производственные ML‑конвейеры, включая обучение и вывод моделей с акцентом на масштабируемость и безопасность.

Требуется обширный опыт в ML/DS, Kubernetes, Linux и языках Python/C++/Go/Rust, а также участие в open‑source проектах и знание экосистемы NVIDIA.