Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Infrastruktur mit Kubernetes und verteilten Systemen.
- Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen für beschleunigte Computertechnologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen und innovativer Kultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Computerarchitektur und Kubernetes-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die DGX Cloud-Organisation bei NVIDIA vereint bahnbrechende Hardware- und Software-Innovationen, um branchenführendes beschleunigtes Computing für die abenteuerlichsten KI-Workloads der Welt bereitzustellen. Wir sind ein Team innovativer Ingenieure, das sich der Lösung einiger der größten Herausforderungen der Welt widmet, ständig Fortschritte vorantreibt und Millionen von Leben weltweit beeinflusst!
Wir suchen einen herausragenden Senior Systems Software Engineer mit umfassender Erfahrung in verteilten Systemen, Open-Source-Technologien wie Kubernetes und Containern sowie einem starken Hintergrund in Systemleistung und Skalierbarkeit. Der ideale Kandidat bringt umfassende, durchgängige Erfahrung über den gesamten Stack mit - von GPU-Operatoren und Geräte-Plugins bis hin zu verteiltem Inferenz-Serving und Cloud-Plattformen - sowie die technische Tiefe, um spannende, reale Probleme im großen Maßstab zu untersuchen und anzugehen.
In dieser entscheidenden Rolle werden Sie die Herausforderung annehmen, die KI-Infrastruktur zu skalieren, während Sie die Gesamtkosten optimieren und die Kosten pro Token senken, um die nächste Generation von KI-Innovationen und KI-Fabriken freizuschalten!
Was Sie tun werden:
- End-to-End-Leistung und Skalierungscharakterisierung für den NVIDIA DGX Cloud-Software-Stack vorantreiben, von Kubernetes-Kontroll- und Datenebenen bis hin zu NVIDIA-Komponenten wie GPU-Operator, Netzwerk-Operator, DCGM, NIM und verteiltem Inferenz-Serving, indem Sie Probleme von der Orchestrierung bis zum Metall verfolgen.
- Mit KI-Forschern, Entwicklern und Kunden zusammenarbeiten, um innovative, automatisierte Tests zu entwickeln, die reale Benutzer-Workloads mit maßgeschneiderten und führenden Open-Source-Tools und -Frameworks simulieren.
- In Leistungs- und Skalierungsprobleme in komplexen verteilten Systemen eintauchen, einschließlich der Interaktionen zwischen Kubernetes und dem NVIDIA-Software-Stack, um die Ursachen zu identifizieren und zu beheben.
- Überwachungs-, Berichts- und Analysetools für Leistungs- und Skalierungstests über Software-, GPU- und CPU-Ressourcen entwerfen und entwickeln.
- Probleme im Zusammenhang mit dem Betrieb von Kubernetes-Clustern in ultra-großem Maßstab triagieren, debuggen und die Ursachen ermitteln, um Zuverlässigkeit und Effizienz sicherzustellen.
- Ein hochdynamisches Framework aufbauen und pflegen, das kontinuierliche, immer verfügbare Leistungs- und Skalierungstests über eine moderne CI/CD-Pipeline ermöglicht.
- Forschung, Methoden und Ergebnisse klar und präzise dokumentieren und Ergebnisse intern und extern präsentieren, einschließlich auf Community-Konferenzen wie KubeCon und GTC.
- Effizient mit upstream-Communities — einschließlich Kubernetes, CNCF und NVIDIA Open-Source-Projekten — interagieren, um die Leistung und Skalierbarkeit von KI-Workloads frühzeitig zu validieren und Design- und Entwicklungsentscheidungen zu beeinflussen.
Was wir sehen möchten:
- 8+ Jahre Erfahrung in Computerarchitektur, Netzwerken, Speichersystemen, Beschleunigern und Bachelor/Master in Ingenieurwissenschaften (vorzugsweise Elektrotechnik, Computertechnik oder Informatik) oder gleichwertige Erfahrung.
- Expertise in Kubernetes und Vertrautheit mit verwandten CNCF-Projekten.
- Hintergrund in der Arbeit mit groß angelegten parallelen und verteilten beschleunigerbasierten Systemen.
- Expertise in der Optimierung von Leistung und KI-Workloads auf groß angelegten Systemen.
- Erfahrung mit Leistungsmodellierung und Benchmarking im großen Maßstab.
- Kenntnisse in Golang/Python.
- Hintergrund im NVIDIA-Software-Ökosystem sowohl im Trainings- als auch im Inferenzbereich.
- Expertise mit mindestens einer öffentlichen CSP-Infrastruktur (z.B. GCP, AWS, Azure, OCI).
Wie Sie sich von der Masse abheben können:
- Starke operative Erfahrung mit einer der Kubernetes-Distributionen.
- Frühere Erfahrung in der Skalierung von Kubernetes-Clustern auf ultra-große Knoten- und Objektzahlen.
- Nachgewiesene Geschichte der Arbeit in der Open-Source-Community.
- Exzellente Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten.
- PhD in relevanten Bereichen.
NVIDIA wird weithin als einer der begehrtesten Arbeitgeber der Technologiebranche angesehen. Wir haben einige der fortschrittlichsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ und autonom sind, möchten wir von Ihnen hören!
Ihr Grundgehalt wird basierend auf Ihrem Standort, Ihrer Erfahrung und dem Gehalt von Mitarbeitern in ähnlichen Positionen festgelegt. Für Polen: Die Grundgehaltsspanne liegt bei 292.500 PLN - 507.000 PLN für Level 4 und 375.000 PLN - 650.000 PLN für Level 5.
Senior Systems Software Engineer, Kubernetes Scale - DGX Cloud Arbeitgeber: NVIDIA AI
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Ingenieure anzieht, die an der Spitze der Technologie arbeiten. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Kreativität und Eigenverantwortung fördert, bietet NVIDIA nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter, sondern auch umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Teilnahme an bedeutenden Konferenzen wie KubeCon. Die Unternehmenskultur ist geprägt von Zusammenarbeit und dem Streben nach Exzellenz, was es zu einem idealen Ort für talentierte Fachkräfte macht, die an der Zukunft der KI mitwirken möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Systems Software Engineer, Kubernetes Scale - DGX Cloud erhalten könnten
✨Nutze Ingenieur-Events und Messen
Ingenieurs-Events und Messen sind der perfekte Ort, um persönliche Kontakte zu knüpfen. Schau dir die nächsten Karrieretage oder Fachmessen in deiner Nähe an. Dort kannst du nicht nur potenzielle Arbeitgeber treffen, sondern auch direkt mit Fachleuten plaudern, die dir Insider-Tipps geben können.
✨Schnapp dir Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du noch nicht das passende Vollzeitangebot gefunden hast, lohnt es sich, zunächst Praktika oder Werkstudentenstellen in deinem Wunschunternehmen zu ergattern. Diese Positionen bieten dir nicht nur wertvolle Einblicke, sondern auch die Möglichkeit, nach dem Abschluss übernommen zu werden. Lass uns deine Suche unterstützen, indem du auf unserer Website nach offenen Stellen schaust!
✨Werde Mitglied in Ingenieur-Communities
In vielen Städten gibt es spezielle Ingenieur-Communities oder Foren, wo sich Gleichgesinnte treffen. Dort kannst du nicht nur deinen Horizont erweitern, sondern auch direkt von anderen erfahren, wo die besten Stellen ausgeschrieben sind. Networking ist in unserer Branche Gold wert!
✨Nutze Alumni-Netzwerke
Falls du an einer Hochschule studiert hast, schau mal in deren Alumni-Netzwerk rein. Oft gibt es dort spezielle Jobangebote oder Mentorenschaften, und du kannst von den Erfahrungen früherer Absolventen profitieren. So findest du schnellere einen Fuß in die Tür bei Unternehmen, die dich interessieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Systems Software Engineer, Kubernetes Scale - DGX Cloud mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten im Fokus:Wenn du dich bei NVIDIA AI für die Position als Senior Systems Software Engineer, Kubernetes Scale - DGX Cloud bewirbst, stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine technischen Fähigkeiten und Projekte klar hervorhebt. Welche Software, Technologien oder Ingenieurmethoden beherrschst du? Achte darauf, relevante Zertifikate oder spezielle Ausbildungen anzugeben!
Praktische Erfahrungen zählen:Ingenieurwesen lebt von praktischen Erfahrungen! Wenn du Praktika oder Projekte hast, in denen du dein Wissen anwenden konntest, führe diese in deinem Lebenslauf auf. Zeige, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast – Zahlen und Fakten werden hier sehr geschätzt!
Motivation für das Unternehmen:In deinem Anschreiben solltest du nicht nur deine Qualifikationen betonen, sondern auch, warum du für NVIDIA AI arbeiten möchtest. Welche Werte oder Projekte des Unternehmens sprechen dich an? Zeige, dass du nicht nur irgendeinen Job suchst, sondern dass du einen Beitrag zu unserem Team leisten möchtest.
Saubere und klare Struktur:Achte darauf, dass deine Bewerbungsunterlagen klar strukturiert sind. Verwende Absätze und Aufzählungen, um Informationen übersichtlich zu präsentieren. Ein gut gegliedertes Dokument macht es einfacher, deine Qualifikationen auf den ersten Blick zu erkennen und hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA AI vorbereitet
✨Technisches Wissen nachweisen
Im Ingenieurwesen zählt technisches Wissen unglaublich viel, also sei bereit, spezifische technische Fragen zu beantworten. Mach dich mit gängigen Werkzeugen und Software in deinem Bereich vertraut, und stelle sicher, dass du bereit bist, dein Verständnis über Konstruktions- oder Analyseverfahren zu demonstrieren.
✨Einen Projektportfolios präsentieren
Gerade bei einer Vollzeitstelle im Ingenieurwesen erwartet man oft, dass du praktische Erfahrungen vorweisen kannst. Bereite eine Auswahl von Projekten vor, an denen du gearbeitet hast, und erarbeite, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Zeige, wie deine Erfahrungen zu den Anforderungen bei NVIDIA AI passen.
✨Zusammenarbeit und Teamarbeit betonen
Ingenieure arbeiten selten alleine. Sei bereit, Beispiele anzuführen, wo du in einem Team gearbeitet hast oder interdisziplinär mit anderen zusammengearbeitet hast. Zeige, wie du deine individuellen Stärken in einer Gruppenarbeit einsetzen konntest und welche Rolle du gespielt hast.
✨Fragen zur praktischen Anwendung stellen
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die alltäglichen Herausforderungen bei NVIDIA AI zu erfahren. Frage gezielt nach Projekten oder Initiativen, an denen du beteiligt sein könntest, und wie das Team mit technischen Hürden umgeht. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern auch deine mentale Vorbereitung auf die Realität des Jobs.
