Senior MLOps Engineer – DSX Enablement

🔥 vor 2 Stunden

🌐 Polen, Deutschland, +1 weitere Länder – Remote

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💵 zł292.500 - zł650.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 1%

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

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NVIDIA

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

• Entwicklung innovativer Lösungen zur Weiterentwicklung der Möglichkeiten von KI-Infrastrukturen • Beratung von Infrastruktur-Expertinnen und -Experten zu den Anforderungen von ML-Workloads • Unterstützung von Anwenderinnen und Anwendern bei der Diagnose und Behebung von Problemen in Full-Stack-KI- und ML-Systemen • Unterstützung der KI- und ML-Initiativen interner und externer Kundinnen und Kunden, einschließlich der Leistungsbewertung von LLMs und der Integration neuer Hardware in Open-Source-Frameworks • Entwicklung und Bereitstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen auf NeoCloud-Plattformen und bei NVIDIA Cloud Partners, einschließlich verteiltem Training, Inferenzoptimierung und MLOps-Pipelines • Tätigkeit als primäre technische Ansprechperson für Kundinnen, Kunden und Partner; Steuerung gemeinsamer Projekte, Sicherstellung des Projekterfolgs auf DGX Cloud und Lösung komplexer Probleme in Produktionsumgebungen • Zusammenarbeit mit Teams für Infrastruktur-Software und beschleunigte Frameworks • Profiling und Optimierung groß angelegter Trainings- und Inferenz-Workloads zur Reduzierung von Latenz, Kosten und Betriebsrisiken • Entwicklung von Open-Source-Tools und Referenzarchitekturen für Machine-Learning- und KI-Workloads, -Pipelines und -Systeme im großen Maßstab

🎯 Anforderungen

• Bachelor-, Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Computertechnik, Elektrotechnik oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung • Mindestens 8 Jahre Berufserfahrung in technischen Rollen, beispielsweise in Data Science, Data Engineering oder ML Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt auf groß angelegten Produktionssystemen • Nachweisbare Erfahrung mit KI und ML in mehreren Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus – von der explorativen Analyse bis zu Produktionssystemen • Sicherer Umgang mit Linux, Batch-Schedulern, Kubernetes, verteilten Dateisystemen und fortgeschrittenen Netzwerktechnologien auf Rechenzentrumsebene • Gute Kenntnisse in Scripting und Programmierung mit Bash und Python • Gute Kenntnisse in der Systemprogrammierung mit C++, Go oder Rust • Erfahrung mit Machine-Learning- oder Deep-Learning-Frameworks für Training und Inferenz • Hervorragende Kommunikations- und technische Präsentationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, Architekturen, Abwägungen und Empfehlungen gegenüber technischen Teams und Führungskräften überzeugend zu erläutern • Nachweislich strukturierte Arbeitsweise und erfolgreiche Umsetzung von Projekten • Erfahrung in der Mitarbeit in Open-Source-Communities und mit Open-Source-Projekten • Erfahrung mit dem NVIDIA-Ökosystem, einschließlich DGX-Systemen, CUDA, NeMo, RAPIDS, Triton, NIM, InfiniBand, NVLink und RoCE • Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Systemen in sicherheitskritischen Umgebungen sowie mit Frameworks für verteiltes Training und verteilte Inferenz • Vertrautheit mit cloudnativen MLOps-Praktiken, einschließlich Containerisierung, CI/CD, Workflow-Automatisierung, Observability-Stacks und GitOps-Workflows • Direkte Erfahrung in der Diagnose und Behebung von Performance- oder Korrektheitsproblemen über mehrere Ebenen hinweg – von Hardware, Netzwerken, Beschleunigern, Hypervisoren oder Betriebssystemen über Compiler oder Runtimes bis hin zu Anwendungscode und Bibliotheken

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Umfangreiches Leistungspaket

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