Senior Engineer

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California, Washington – Remote

🏄 California – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 16%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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NVIDIA

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• 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.

🎯 Anforderungen

• 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.

🏖️ Vorteile

• equity • benefits