Capacity Operations and Analytics Manager

🕒 Maio 28

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $168.000 - $270.250 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

📉 Analista de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🤖 Inteligência Artificial

🎮 Jogos

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

A NVIDIA é uma empresa de tecnologia líder, especializada em computação acelerada e inteligência artificial. A companhia é pioneira em avanços em unidades de processamento gráfico (GPUs), computação em nuvem, data centers e realidade virtual, com foco nos setores de games, automotivo, saúde e robótica. As inovações da empresa, como o NVIDIA Omniverse, transformam processos digitais tradicionais ao viabilizar simulações de alta fidelidade e tarefas de renderização. Suas aplicações abrangem diversos setores, desde veículos autônomos com o NVIDIA DRIVE até soluções de saúde com o NVIDIA Clara, além de análises e fluxos de trabalho impulsionados por IA.

Descrição

• Manage and optimize GPU capacity and other compute resources across various cloud service providers • Build, develop, and maintain data models, reporting systems, data automation systems, dashboards, and performance metrics • Analyze the technical and business needs for GPU capacity and other compute resources • Identify performance bottlenecks in day-to-day usage of compute resources and collaborate to resolve them • Drive infrastructure resource efficiency initiatives in partnership with engineering, finance, and product teams • Develop and enhance tooling for our cloud infrastructure and analytics platform to optimize resource usage and performance • Partner and cross-collaborate with Finance, Product, Service Owners, and Infrastructure Engineering teams

🎯 Requisitos

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field (or equivalent experience) • 10+ years of overall experience in cloud computing, specifically in managing or sourcing GPU capacity with cloud service providers • Strong technical proficiency in cloud architecture, development and deployment, and managing large data sets • Deep understanding of cloud service models (IaaS, PaaS, SaaS) and cloud infrastructure technologies • Experience with Cloud Service Providers such as AWS, Azure, GCP, and OCI is required • Demonstrated experience in employing AI tools and techniques to extract useful signals and insights from data • Strong understanding and practical application of statistical modeling and machine learning methodologies • Proficiency with data analytics, visualization, and monitoring tools such as Kibana, Grafana, Splunk, Prometheus, Tableau, Plotly

🏖️ Benefícios

• equity • benefits