AI Platform Engineer

🕒 Janeiro 30

🇮🇳 Índia – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🏗️ Engenheiro de Plataforma

👻 Score fantasma 46%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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AHEAD

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1001 - 5000 funcionários

💼 Consultoria

🤖 Inteligência Artificial

🏢 Corporativo

💰 $5.697.750 Venture Round - AHEAD em 2024-05

Consulting • Artificial Intelligence • Enterprise

Thinkahead é uma empresa de psicologia de capital privado que atua tanto no campo clínico (atendimento particular) quanto no espaço corporativo de consultoria.

Descrição

• Architect and manage Kubernetes clusters tailored to AI/ML workloads. • Implement Run:ai and operators for GPU resource orchestration and workload scheduling. • Develop and maintain Python-based automation scripts and ML pipelines; automate infrastructure provisioning with Terraform and configuration management with Ansible. • Create and manage Jupyter Notebooks for experimentation and collaboration. • Integrate and optimize NVIDIA Enterprise Suite components (CUDA, NeMo Framework, Triton, TensorRT, GPU drivers) for accelerated computing. • Establish and maintain MLOps best practices for model lifecycle management, CI/CD, and monitoring (e.g., MLflow, Kubeflow). • Work closely with data scientists and platform engineers to ensure efficient resource utilization and scalability across environments.

🎯 Requisitos

• 4+ years in platform architecture or solutions architecture, with 2+ years focused on AI/ML workloads. • Experience with high-performance computing (HPC) environments. • Familiarity with distributed training and model optimization techniques. • Certification in Kubernetes or cloud platforms (AWS, Azure, GCP). • Strong proficiency in Python and experience with ML frameworks (TensorFlow, PyTorch). • Hands-on experience with Kubernetes and container orchestration. • Familiarity with Run:ai or similar GPU scheduling platforms. • Expertise in Terraform and Ansible for infrastructure automation. • Experience with Jupyter Notebooks for ML development. • Knowledge of NVIDIA Enterprise Suite (CUDA, NeMo Framework, Triton, GPU drivers). • Solid understanding of MLOps principles and tools (e.g., MLflow, Kubeflow). • Background in deploying and scaling AI workloads in cloud or hybrid environments.

🏖️ Benefícios

• India Employment Benefits include: