Senior Solutions Architect, Generative AI Deployment, AIOps

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California, Illinois, +2 weitere Bundesländer – Remote

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

💵 $184.000 - $287.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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NVIDIA

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

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

• 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%)

🎯 Anforderungen

• 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

🏖️ Vorteile

• equity • benefits