AI Solution Engineer

🕒 il y a 3 mois

🏄 California, New York, +3 états de plus – Distant

🏄 California – Remote 🗽 New York – Remote 🌲 North Carolina – Remote 🌲 Oregon – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $172 000 - $349 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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Hewlett Packard Enterprise

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10 000+ employés

Fondée en 2015

🏢 Entreprise

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Enterprise • Hardware • SaaS

Hewlett Packard Enterprise est un leader mondial de la technologie, fournissant des solutions informatiques innovantes pour renforcer les entreprises. HPE propose un portefeuille complet de produits et services, y compris la plateforme HPE GreenLake edge-to-cloud qui offre une expérience de cloud hybride permettant aux entreprises de gérer les charges de travail à travers les clouds privés et publics de manière transparente. De plus, l'entreprise se spécialise dans le calcul haute performance, les solutions de réseau et de stockage, ainsi que dans les capacités d'IA et d'analyse des données pour stimuler la productivité et l'efficacité opérationnelle. HPE s'engage à aider les organisations à améliorer leurs transformations numériques tout en sécurisant les données et optimisant l'infrastructure informatique.

Description

• Architect, build, and deliver AI solutions in the form of demos and proof-of-concepts for customers during the pre-sales stage. • Lead technical discussions with prospects and partners to propose HPE and partner Integrated solutions that address business challenges and opportunities using AI. • Demo AI solutions to prospects. • Lead Proof-of-Concepts / Proof-of-Value engagements for HPE prospects. • Assist in any product or technical issue towards an initial sale or renewal of a customer. • Help enable prospects, partners, and internal HPE teams on HPE's value in the AI landscape.

🎯 Exigences

• Bachelor's, Master's or other Advanced degree in Engineering, Computer Science, or similar quantitative focus. • 4 years + experience working with Machine Learning or Deep Learning. • Experience working with Kubernetes. • Competency working with the latest LLM frameworks, both Open Source (e.g. LangChain, LllamaIndex) and proprietary (e.g. NVIDIA NeMo/NIM). • Competency writing ML code (for example, using PyTorch). • Experience with Python, Unix-like systems. • Ability to quickly prototype functionality into scripts for demos, integrations, troubleshooting, etc. • Understanding of hardware requirements associated with deep learning model training or inference, and how model attributes and performance factors affect it. • Knowledge of current AI landscape, including popular models, frameworks, applications, and capabilities. • Experience working with on-premise hardware / GPU clusters.

🏖️ Avantages

• Health & Wellbeing • Personal & Professional Development • Unconditional Inclusion