AI Solution Architect – Autor für Bildungsinhalte, Nebius Academy

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Nebius Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

AI • Enterprise • SaaS

Die Nebius Group baut eines der weltweit führenden Unternehmen für KI-Infrastruktur auf und konzentriert sich darauf, die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Tools für Entwickler im KI-Bereich bereitzustellen. Mit Sitz in Europa und an der Nasdaq notiert verfügt Nebius über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Nordamerika und Israel. Das zentrale Angebot des Unternehmens ist eine KI-zentrierte Cloud-Plattform, die für rechenintensive KI-Workloads ausgelegt ist, ergänzt durch verschiedene weitere Geschäftsbereiche in den Bereichen Generative KI, Edtech und autonome Technologien.

Beschreibung

• Erstellung technischer Inhalte, die zeigen, wie sich Rechenlasten effektiv mit VMs, GPU-Cluster, k8s, SLURM, Soperator usw. nutzen lassen. • Entwicklung von Beispielcode, Tutorials und Referenzarchitekturen, die Best Practices für Cloud-Computing und ML-Infrastruktur demonstrieren. • Erstellung von Video-Tutorials und Live-Coding-Sessions, die den effektiven Einsatz der Nebius-Cloud-Infrastruktur demonstrieren. • Zusammenarbeit mit akademischen Partnern (Universitäten, z. B. Stevens, MIT), um deren Anforderungen zu verstehen und Lösungskonzepte zu entwickeln, die ihren Bedürfnissen entsprechen: Entwurf und Dokumentation von Infrastructure-as-Code-Lösungen, Erstellung von Dokumentationen und technischen How-to-Anleitungen in Zusammenarbeit mit dem Nebius Solutions Architect Team. • Als vertrauenswürdiger Berater für unsere akademischen Partner fungieren und technische Expertise zu GPU-Cloud-Technologien und Best Practices bereitstellen.

🎯 Anforderungen

• Tiefgehendes Verständnis von Cloud-Infrastrukturen und Prinzipien verteilter Systeme • Erfahrung mit Virtual Machines (VMs), Containerisierung und Verwaltung von Rechenressourcen • Erfahrung im Aufbau mit Infrastructure-as-Code-Lösungen (vorzugsweise Terraform) • Kenntnisse zu GPU-Cluster-Architekturen und Techniken zur Optimierung von ML-Workloads • Praktische Kenntnisse in Container-Orchestrierungssystemen wie Kubernetes und Job-Schedulern wie SLURM • Vertrautheit mit Infrastrukturkomponenten, einschließlich Netzwerk, Speicheroptimierung und Ressourcenmanagement • Erfahrung in der Performance-Optimierung unterschiedlicher Workloads in Cloud-Umgebungen • Ausgeprägte Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, sowie Vertrautheit mit dem PyTorch-Ökosystem • Verständnis für Konzepte der Cloud-Infrastruktur und für Deployment-Pattern • Hervorragende schriftliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Inhalte klar und präzise darzustellen • Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, Cloud Engineering, DevOps oder einer vergleichbaren technischen Rolle • Nachgewiesene Erfahrung mit Cloud-Technologien und Infrastruktur • Frühere Erfahrung mit Infrastructure-as-Code, Containerisierung und Cloud-Umgebungen

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Entwicklungsmöglichkeiten und Weiterbildungsangebote • Flexibilität und Eigenverantwortung • Kollaborative und innovative Unternehmenskultur • Möglichkeit, an wirkungsvollen KI-Projekten mitzuarbeiten • Internationales Umfeld und talentierte Teams