Senior Solutions Architect, First Time Deployment Validation

🕒 il y a 2 mois

🏄 California, Texas, +2 états de plus – Distant

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote ⚔️ Virginia – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $148 000 - $235 750 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 13%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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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

• Set up, adjust, and verify AI factory environments across multi-GPU and multi-node Linux clusters. • Ensure configurations align with guidelines for NCCL, collectives, and distributed training frameworks. • Own the execution of key AI/LLM benchmarks, including setup, orchestration, result collection, and analysis. • Investigate and resolve issues when training jobs or benchmarks fail, hang, or underperform. • Build and improve observability for AI factories (metrics, logs, traces, dashboards) to understand workload behavior and system health. • Develop automation (Python, Shell) for running benchmarks, collecting results, and performing regression checks • Examine communication patterns and NCCL usage for AI/LLM workloads, concentrating on collectives such as AllReduce and AllToAll. • Recommend changes to job configuration, parallelism strategies, and cluster settings to improve throughput, latency, and scaling efficiency. • Work closely with hardware, software, networking, datacenter, and product teams to prepare AI factories for customer use. • Contribute to documentation, guidelines, and readiness collateral that support internal collaborators and customer-facing teams.

🎯 Exigences

• Bachelor’s degree or equivalent experience in Computer Science, Mathematics, Engineering, Physics, or related field. • More than 6+ years of experience managing Linux-based systems in HPC, distributed systems, or extensive AI/ML settings. • Hands-on experience running AI/ML workloads on multi-GPU and/or multi-node clusters, with practical knowledge of NCCL. • Solid grasp of collective communication patterns, particularly AllReduce and AllToAll, and how they are applied in contemporary ML/LLM training. • Familiarity with LLM training and/or inference workflows using frameworks such as PyTorch or TensorFlow. • Proficiency with Python and Shell/Bash for scripting, automation, and tooling. • Experience with benchmarking (crafting, executing, and interpreting performance benchmarks). • Comfortable working with observability data (metrics, logs, dashboards) to troubleshoot and optimize complex distributed workloads. • Strong communication skills and the ability to work effectively with cross-functional teams.

🏖️ Avantages

• equity • benefits