Principal Product Manager, Augmented Memory Grid

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

✅ Responsable Produit

👻 Score fantôme 30%

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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WEKA

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201 - 500 employés

Fondée en 2013

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

🤝 B2B

💰 €140 000 000 Series E - WEKA en 2024-05

Artificial Intelligence • Enterprise • B2B

WEKA est une entreprise centrée sur les entreprises qui fournit une « plateforme de données native à l'IA ». Les documents disponibles font référence à un portail d'assistance WEKA utilisé pour l'accès client et la gestion des comptes, indiquant que l'entreprise offre des logiciels de plateforme et un support pour les charges de travail IA/données destinés aux clients professionnels.

Description

• Own the AMG product roadmap, including KV-cache/prefix-cache offload, memory tiering, and integrations with inference engines and orchestration layers. • Partner with engineering to define architecture trade-offs across GPU memory, high-performance networking, and distributed storage. • Translate inference performance bottlenecks such as time-to-first-token, throughput, and context length into product requirements. • Work with enterprise customers and GPU cloud partners to gather requirements, validate benchmarks, and prioritize features that reduce cost-per-token and improve SLAs. • Partner with NVIDIA and other silicon/inference-stack partners on joint roadmap and certification work. • Define and track TTFT, throughput, and cache-hit-rate benchmarks demonstrating AMG’s value. • Support sales and field teams with technical positioning, competitive differentiation, and enterprise deal support.

🎯 Exigences

• Hands-on product or engineering experience with LLM inference serving, including vLLM, NVIDIA Triton/TensorRT-LLM/NIM, Ray Serve, or comparable systems • Fluency in KV-cache, prefix/context caching, quantization, and batching strategies • Working knowledge of modern production LLM serving, including context windows, multi-tenant serving, and GPU scheduling • Fundamentals of high-performance networking and distributed systems, including RDMA, GPUDirect Storage, NVMe-oF, or equivalent • Track record working directly with large enterprise accounts, including requirements gathering, production deployments, and SLAs • 10+ years of product management experience, ideally partly in infrastructure, ML platforms, or developer-facing technical products • Strong leadership skills and experience leading cross-functional teams • Ability to influence without authority • Strategic product thinking and ability to translate goals into actionable plans • Excellent communication and interpersonal skills • Ability to explain complex technical concepts to technical and non-technical stakeholders • Nice-to-have: experience at a GPU cloud, inference platform, or AI infrastructure startup • Nice-to-have: familiarity with storage systems in AI/ML pipelines • Nice-to-have: experience partnering with NVIDIA or other accelerator/silicon vendors

🏖️ Avantages

• Equal opportunity employment • Diverse, inclusive and authentic workplace • No discrimination or harassment based on protected characteristics