Solutions Architect – AI Cloud Partners, Datacentre Infrastructure

🕒 vor 17 Tagen

🌐 Vereinigtes Königreich, Frankreich, +1 weitere Länder – Remote

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

💻 Lösungsingenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 11%

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

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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

• Work closely with NVIDIA Cloud Partners to design, implement, and operationalise NVIDIA hardware and software solutions integrated with datacentre power, cooling, and MEP systems • Collaborate with Sales Account Managers and business leads to identify and secure opportunities for NVIDIA products and solutions • Serve as the primary technical contact throughout customer development, construction, and production of extensive GPU cloud infrastructure • Conduct technical customer meetings covering projects, products, new technologies, debugging, power usage, and cooling efficiency • Build Proofs of Concept addressing networking, compute, and MEP infrastructure needs for AI and HPC workloads • Prepare and deliver customer presentations and workshops on datacentre best practices, power and cooling optimisation, and MEP requirements • Analyse and develop joint solutions for performance and scaling issues, including power and cooling bottlenecks • Advise customers on datacentre design trends, modular construction, power management, cooling techniques, and MEP innovations • Provide engineering and business teams with feedback and recommendations for future products and infrastructure • Support compliance with datacentre electrical, mechanical, and environmental standards and regulations

🎯 Anforderungen

• BS/MS/PhD in Mechanical Engineering, Electrical Engineering, another Engineering field, or equivalent experience • 8+ years in Solution Engineering or similar Sales Engineering or Cloud Engineering roles working directly with partners and customers • Motivation and skills to own and drive technical customer engagements throughout the full customer lifecycle • At least one datacentre certification requested: ATD, CDCAP, CDCDP, CDCEP, CDCMP, or CDCSP • Experience crafting and deploying large-scale cluster environments • Practical expertise in datacentre design, development, and execution for AI and HPC • Efficient time management and ability to balance multiple tasks • Ability to communicate ideas clearly through documents and presentations • Practical familiarity with large datacentre design, power distribution, and liquid-to-chip cooling • Practical familiarity with NVIDIA hardware, including GPUs, Ethernet/InfiniBand networking components, and storage, in extensive AI and HPC cluster settings • Background with large-scale GPU systems, including performance testing and AI benchmarking • Creative and autonomous approach to work