Senior Engineer

🕒 Julho 23

🏄 California, Washington – Remoto

🏄 California – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 13%

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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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

🤖 Inteligência Artificial

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

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

• develop innovative solutions that advance AI infrastructure capabilities. • directly influence customer success with breakthrough AI initiatives. • build and deploy custom AI solutions on NCP and Neo Cloud platforms, including distributed training, inference optimization, and MLOps pipelines constructed on NVIDIA reference architectures. • act as the main technical contact for strategic NCPs, offer remote and on-site support, troubleshoot complex production problems, and guide partner engineering teams on NVIDIA platform guidelines. • deploy and manage AI workloads across DGX Cloud, NCP data centers, and major CSP environments using Kubernetes, containers, and GPU scheduling systems aligned to NCP builds. • profile and tune large-scale training and inference workloads on NCP platforms. • implement observability and SLO/SLA monitoring. • lead detailed efforts to reduce latency, cost, and operational risk. • implement and expand NVIDIA reference architectures on partner platforms, develop integrations with partner control planes and customer environments, and ensure smooth API, data pipeline, and enterprise software connectivity. • build detailed implementation guides, runbooks, and post‑mortem documentation that codify standard methodologies for running NVIDIA AI workloads at scale on NCP platforms.

🎯 Requisitos

• BS, MS, or Ph.D. in Computer Science, Computer/Electrical Engineering, or a related technical field, or equivalent experience. • 8+ years of experience in customer facing technical roles such as Solutions Engineering, DevOps, Site Reliability, or ML Infrastructure Engineering, ideally supporting large‑scale cloud or service provider environments. • Strong expertise in Linux systems, distributed computing, Kubernetes, containers, and GPU scheduling on multi-tenant or service-provider platforms. • Demonstrated AI/ML experience supporting large‑scale training and inference workloads (e.g., LLMs, generative models, recommendation systems) in production or critically important environments. • Solid programming skills in Python/Go, with hands‑on experience using frameworks such as PyTorch or TensorFlow for training and serving. • Demonstrated capability to collaborate with customer and partner engineering teams in fast-paced environments, guide intricate technical investigations, and bring issues to root cause and resolution. • Excellent communication and technical presentation skills, with the ability to clearly articulate architectures, trade‑offs, and recommendations to both engineering and leadership audiences.

🏖️ Benefícios

• equity • benefits