Senior Solutions Architect, Generative AI Deployment, AIOps

🕒 Abril 6

🏄 California, Illinois, +2 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🌽 Illinois – Remote 🗽 New York – Remote 🍂 Massachusetts – Remote

💵 $184.000 - $287.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

💻 Engenheiro de Soluções

🦅 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

• Partnering with other solution architects, engineering, product and business teams • Understanding their strategies and technical needs and helping define high-value solutions • Dynamically engaging with developers, scientific researchers, and data scientists, gaining experience across a range of technical areas • Strategically partnering with lighthouse customers and industry-specific solution partners targeting our computing platform • Working closely with customers to help them adopt and build creative solutions using NVIDIA technology and MLOps solutions • Analyzing performance and power efficiency of AI inference workloads on Kubernetes • Some travel to conferences and customers may be required (20%)

🎯 Requisitos

• BS, MS, or PhD in Computer Science, Electrical/Computer Engineering, Physics, Mathematics, other Engineering or related fields (or equivalent experience) • 8+ years of hands-on experience with Deep Learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow • Strong fundamentals in programming, optimizations, and software design, especially in Python • Proficiency in problem-solving and debugging skills in GPU orchestration and Multi-Instance GPU (MIG) management within Kubernetes environments • Experience with containerization and orchestration technologies, monitoring, and observability solutions for AI deployments • Excellent knowledge of the theory and practice of LLM and DL inference • Excellent presentation, communication and collaboration skills

🏖️ Benefícios

• equity • benefits