Capacity Operations and Analytics Manager

🕒 il y a 9 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $168 000 - $270 250 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔴 Expert

📉 Analyste de Données

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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NVIDIA

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10 000+ employés

Fondée en 1993

🤖 Intelligence artificielle

🎮 Jeux vidéo

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

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

• Manage and optimize GPU capacity and other compute resources across various cloud service providers • Build, develop, and maintain data models, reporting systems, data automation systems, dashboards, and performance metrics • Analyze the technical and business needs for GPU capacity and other compute resources • Identify performance bottlenecks in day-to-day usage of compute resources and collaborate to resolve them • Drive infrastructure resource efficiency initiatives in partnership with engineering, finance, and product teams • Develop and enhance tooling for our cloud infrastructure and analytics platform to optimize resource usage and performance • Partner and cross-collaborate with Finance, Product, Service Owners, and Infrastructure Engineering teams

🎯 Exigences

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field (or equivalent experience) • 10+ years of overall experience in cloud computing, specifically in managing or sourcing GPU capacity with cloud service providers • Strong technical proficiency in cloud architecture, development and deployment, and managing large data sets • Deep understanding of cloud service models (IaaS, PaaS, SaaS) and cloud infrastructure technologies • Experience with Cloud Service Providers such as AWS, Azure, GCP, and OCI is required • Demonstrated experience in employing AI tools and techniques to extract useful signals and insights from data • Strong understanding and practical application of statistical modeling and machine learning methodologies • Proficiency with data analytics, visualization, and monitoring tools such as Kibana, Grafana, Splunk, Prometheus, Tableau, Plotly

🏖️ Avantages

• equity • benefits