Architecte de solutions - Partenaires cloud NVIDIA AI et infrastructures de datacentre

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 9 minutes

🌐 Royaume-Uni, France, +1 autres pays – Distant

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail 🇪🇸 Espagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔴 Expert

💻 Ingénieur Solutions

🇬🇧 Parrain de Visa de Travailleur Qualifié UK

Cette entreprise a parrainé des visas de Travailleur Qualifié du Royaume-Uni par le passé.

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NVIDIA

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10 000+ employés

Fondée en 1993

🏥 Santé

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Travailler en étroite collaboration avec les partenaires cloud NVIDIA pour concevoir, mettre en œuvre et opérationnaliser des solutions matérielles et logicielles NVIDIA intégrées aux systèmes d'alimentation, de refroidissement et MEP des datacentres • Collaborer avec les Sales Account Managers et les responsables commerciaux pour identifier et sécuriser des opportunités pour les produits et solutions NVIDIA • Servir d'interlocuteur technique principal tout au long du développement client, de la construction et de la mise en production d'infrastructures GPU cloud à grande échelle • Animer des réunions techniques avec les clients couvrant les projets, les produits, les nouvelles technologies, le débogage, la consommation électrique et l'efficacité du refroidissement • Concevoir et réaliser des Proofs of Concept (PoC) répondant aux besoins réseau, calcul et infrastructure MEP pour les charges de travail IA et HPC • Préparer et présenter des présentations et ateliers clients sur les bonnes pratiques en datacentre, l'optimisation de l'alimentation et du refroidissement, et les exigences MEP • Analyser et développer des solutions conjointes pour les problèmes de performance et de montée en charge, y compris les goulets d'étranglement liés à l'alimentation et au refroidissement • Conseiller les clients sur les tendances de conception de datacentres, la construction modulaire, la gestion de l'alimentation, les techniques de refroidissement et les innovations MEP • Fournir aux équipes d'ingénierie et aux équipes commerciales des retours et des recommandations pour les futurs produits et infrastructures • Soutenir la conformité aux normes et réglementations électriques, mécaniques et environnementales des datacentres

🎯 Exigences

• Licence/Master/Doctorat en génie mécanique, génie électrique, dans un autre domaine de l'ingénierie ou expérience équivalente • 8+ ans d'expérience en Solution Engineering ou dans des rôles similaires d'ingénierie commerciale ou d'ingénierie cloud en relation directe avec des partenaires et clients • Motivation et compétences pour prendre en charge et piloter des engagements techniques clients sur l'ensemble du cycle de vie client • Au moins une certification datacentre requise : ATD, CDCAP, CDCDP, CDCEP, CDCMP ou CDCSP • Expérience dans la conception et le déploiement d'environnements de clusters à grande échelle • Expertise pratique en conception, développement et exécution de datacentres pour l'IA et le HPC • Gestion efficace du temps et capacité à gérer plusieurs tâches simultanément • Capacité à communiquer clairement des idées par écrit et lors de présentations • Connaissances pratiques de la conception de grands datacentres, de la distribution électrique et du refroidissement liquide au contact des puces (liquid-to-chip) • Connaissance pratique du matériel NVIDIA, y compris les GPUs, les composants réseau Ethernet/InfiniBand et le stockage, dans des environnements de clusters AI et HPC à grande échelle • Expérience des systèmes GPU à grande échelle, incluant les tests de performance et le benchmarking IA • Approche créative et autonome du travail