Senior Platform Engineer

🕒 vor 3 Monaten

🏄 California – Remote

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⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🏗️ Plattformingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

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Quantiphi

1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2013

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 Series A im 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

Quantiphi ist ein führendes, AI-orientiertes Digital-Engineering-Unternehmen, das auf ein Jahrzehnt Branchenerfahrung zurückgreift, um Unternehmen durch skalierbare, sichere und anpassungsfähige KI-Lösungen zu stärken. Durch die Integration modernster Technologie mit realen Anwendungen transformiert Quantiphi Organisationen in verschiedenen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und Einzelhandel. Ihre Dienstleistungen reichen von KI-Anwendungen über Datenanalyse, Modernisierung von Cloud-Infrastrukturen bis hin zu maßgeschneiderten KI-Implementierungen. Quantiphi arbeitet mit Technologie-Giganten wie AWS, Google Cloud, NVIDIA und anderen zusammen, um die Einführung von KI zu fördern und transformative Möglichkeiten für Unternehmen zu schaffen.

Beschreibung

• Design and implement scalable infrastructure for LLM and GenAI workloads across multi-GPU environments • Perform GPU profiling, benchmarking, and performance optimization for distributed training workloads • Manage and schedule compute-intensive jobs using Slurm-based clusters and OpenShift/Kubernetes environments • Enable and optimize the NVIDIA GPU stack (CUDA, cuDNN, NCCL, Triton, RAPIDS, etc.) • Collaborate with cross-functional teams to deploy models in research and production environments • Build and support GenAI pipelines (fine-tuning, RAG, multi-modal inferencing, LLMOps) • Develop reusable infrastructure templates using tools like Terraform and Helm • Contribute to internal innovation (PoCs, workshops) and support client-facing delivery engagements

🎯 Anforderungen

• 8+ years of experience • Strong experience with Slurm and distributed training environments • Hands-on expertise with Red Hat OpenShift and/or Kubernetes • Deep knowledge of the NVIDIA GPU ecosystem (CUDA, cuDNN, NCCL, Nsight, Triton/TensorRT) • Strong foundation in Linux systems, performance tuning, and multi-GPU optimization • Experience deploying GenAI workloads (LLM fine-tuning, RAG pipelines, multi-modal systems) • Familiarity with Infrastructure-as-Code tools (Terraform, Ansible) • Experience with cloud GPU environments (GCP, Azure, AWS, OCI) and/or on-prem GPU clusters

🏖️ Vorteile

• Health insurance • Various career growth opportunities • Flexible working hours • Paid time off

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