Forward Deployed Engineer

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Hammerspace

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2018

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

🤖 Künstliche Intelligenz

SaaS • Enterprise • Artificial Intelligence

Hammerspace ist ein Anbieter einer leistungsstarken Datenplattform, die verteilte unstrukturierte Daten über lokale, Cloud- und Edge-Speicher in einem einzigen globalen Namensraum vereinheitlicht und orchestriert. Sie bietet ein standardbasiertes paralleles Dateisystem, eine metadatengetriebene Policy-Engine und Tier-0-NVMe-Funktionen, um KI-, HPC- und GPU-Workloads zu beschleunigen. Die Plattform ist als Software, integrierte Appliances und über Cloud-Marktplätze für Unternehmenskunden verfügbar.

Beschreibung

• Act as the primary technical authority on-site, becoming an expert in the customer’s domain to identify and resolve real-world friction points before they escalate • Design and implement data architectures that accelerate AI/ML training pipelines, ensuring low-latency data access across hybrid-cloud environments • Build custom integrations, automation scripts, and "last-mile" solutions that bridge the gap between Hammerspace’s core product and the client’s bespoke infrastructure • Act as a "technical scout" to identify new business problems, expansion opportunities, and emerging workloads that Hammerspace can solve • Partner with the Rotational Sustaining Engineering team to translate field-discovered bugs into core product features • Translate complex technical hurdles into clear, actionable insights for both end-users (data scientists/IT admins) and executive leadership

🎯 Anforderungen

• MUST BE BASED IN THE UK • Deep understanding of GPU orchestration, AI/ML data pipelines, and high-performance file systems (NFS, SMB, S3) • Mastery of high-speed networking (InfiniBand, RoCE, 100GbE+) and the ability to debug complex routing, latency, and throughput issues in a distributed environment • Proficiency in Python, Go, or C++, with the ability to write production-grade tools and integrations that interface with Hammerspace APIs • Strong Linux internals expertise, including kernel tuning, storage stack performance, and containerization (Kubernetes/Docker) • Ability to quickly master the Global Data Environment architecture and deploy it across heterogeneous storage and cloud providers

🏖️ Vorteile

• N/A