Senior Solutions Architect, Robotics Infrastructure

🕒 il y a 4 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $152 000 - $287 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

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NVIDIA

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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

• Support customers in building scalable and observable GPU-accelerated pipelines for key robotics workloads using Kubernetes, cloud-native technologies, and NVIDIA frameworks (OSMO, Dynamo) across heterogeneous infrastructure. • Develop a deep understanding of robotics workloads scaling and help translate those into optimal architectures for partners • Collaborate with DevOps teams to orchestrate data preprocessing, distributed training and inference workloads to optimize job scheduling, costs, storage access, and networking across hybrid and multi-cloud Kubernetes environments (e.g., AWS, Azure, GCP, on-prem) • Accelerate inference pipelines using NVIDIA NIM, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, and other engines to enable seamless, disaggregated inference architectures. • Collaborate with multi-functional teams (business, engineering, product) and provide technical mentorship to customers implementing Physical AI at scale.

🎯 Exigences

• 5+ Years of experience in Solution Architecture or Infrastructure Engineering • Experience with scaling Robotics workloads in one or more areas, such as VLM/VLA model training, model inference, robot learning and simulation, data generation • Strong expertise in networking (DNS, LB, TCP/IP, firewalls), storage technology, workflow orchestration softwares (Airflow, Argo, etc), modern DevOps practices (GitOps, IaC, Observability), and orchestrating efficient GPU workloads using the NVIDIA GPU Operator and MIG • Excellent communication skills to convey technical concepts to diverse audiences • BS in Computer Science, Computer Engineering, or a related field, or equivalent experience

🏖️ Avantages

• health insurance • retirement plans • paid time off • flexible work arrangements • professional development opportunities • bonuses • stock options • equipment allowances • wellness programs