Senior Site Reliability Engineer – AI Infrastructure

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Abril 9

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

⛑ DevOps & Engenheiro de Confiabilidade do Site (SRE)

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 43%

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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Andromeda

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11 - 50 funcionários

🏥 Saúde

💼 Consultoria

🏨 Hospitalidade

💰 $15.142.238 Series A - Andromeda Robotics em 2025-09

Healthcare • Consulting • Hospitality

A Andromeda é um serviço de computação com GPU e um marketplace que oferece acesso instantâneo a grandes clusters de aceleradores H100, H200 e B200 para experimentos, treinamentos em larga escala e inferência. Suporta orquestração com Slurm, Kubernetes ou SSH direto, oferece uso flexível sem duração mínima e preços competitivos, inclui expertise em DevOps, armazenamento local NAS ou transmitido sem taxas de entrada/saída, e suporte 24/7 com SLAs do setor. A empresa também opera um marketplace de GPUs de terceiros em gpulist. ai.

Descrição

• Design and evolve multi-provider, multi-region GPU compute clusters optimized for large-scale training • Serve as the primary technical point of contact for customers running large-scale training workloads • Define SLOs and error budgets that account for the unique failure modes of GPU infrastructure • Ensure the health and performance of high-speed interconnects • Build deep visibility into GPU utilization, memory pressure, interconnect throughput • Build production-grade automation for cluster provisioning, GPU health checks, job scheduling • Lead incident response for complex failures spanning hardware, networking, orchestration

🎯 Requisitos

• Deep, hands-on experience operating large-scale GPU clusters (NVIDIA A100/H100/B200 or equivalent) • Production experience with InfiniBand, RoCE, or NVLink fabrics in the context of distributed training • Working knowledge of NCCL, CUDA, PyTorch distributed, DeepSpeed, Megatron, FSDP, or similar • Expert-level Linux knowledge • Strong experience running Kubernetes in production with GPU workloads • Strong engineering skills in Python, Go, or Bash • Hands-on experience building monitoring and alerting for GPU infrastructure • Proven track record leading incident response for complex distributed systems

🏖️ Benefícios

• Health insurance • Retirement plans • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development