Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Produktionssoftware und Automatisierung für DGX Cloud-Umgebungen.
- Unternehmen: NVIDIA, führend in KI und Hochleistungsrechnen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit innovativen Technologien und Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Produktion und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
NVIDIA DGX Cloud delivers AI services and endpoints for research and production workloads.
We are looking for a Senior Production Engineer to build software and automation that make those services reliable, scalable, and safe to operate.
The Production Engineering team works on large-scale distributed systems spanning internal and external model endpoints; regional control plane services that orchestrate workloads and route requests; and the GPU/CPU compute infrastructure where inference and agentic workloads run.
Our work spans Kubernetes clusters across AWS, Azure, Google Cloud, other partner cloud environments, and on-premises deployments.
What you'll be doing
Build and operate production software, automation, and tooling for control plane services, model deployments, and inference and agentic workloads across DGX Cloud environments.
Improve the reliability of inference and agentic platforms and services, including NVIDIA Cloud Functions, SGLang- and v LLM-based endpoints, and inference services built with NVIDIA Dynamo, through health validation, safer rollouts, observability, and recovery.
Improve endpoint availability, inference routing, capacity management, and service health to maintain predictable performance as workloads and demand change.
Use infrastructure as code and Git Ops to deploy, configure, validate, upgrade, and recover services consistently across environments.
Build workflows for service enablement, model releases, handoff, deprecation, and ongoing operations; replace repeatable manual work with reliable automation.
Define and instrument SLIs and SLOs for inference and control plane services, including availability and latency, use error budgets to guide reliability improvements, and make production health visible to partner teams.
Participate in on-call and incident response, troubleshoot failures across routing, model runtimes, software, and infrastructure, and turn recurring issues into automation and durable fixes.
Collaborate with model, platform, storage, networking, security, and GPU infrastructure teams to design and operate services safely at scale.
What we need to see
- 8+ years of experience building or operating production services and large-scale distributed systems, including hands-on automation.
- Strong programming skills in Python, Go, or a comparable language, with experience developing tools for production operations.
- Experience with infrastructure as code, configuration management, or Git Ops, and with building automation for repeatable service deployments and changes.
- Strong knowledge of Linux, Kubernetes, containers, cloud infrastructure, distributed systems, and networking fundamentals; ability to diagnose failures in production.
- Understanding of Production Engineering principles, including SLIs, SLOs, error budgets, incident response, and reducing operational toil.
- Experience instrumenting services and using metrics, logs, and traces to understand system behavior and improve reliability.
- Clear technical communication and ability to work across engineering teams.
- BS/MS in Computer Science or equivalent practical experience.
Ways to stand out from the crowd
- Familiarity with technologies such as v LLM, SGLang, Py Torch, Tensor RT-LLM, NVIDIA Dynamo, CUDA, or NCCL, and with GPU performance analysis.
- Experience building Kubernetes operators, controllers, workload orchestration services, fleet management systems, or self-healing automation.
- Experience with Terraform, Argo CD, CI/CD, policy validation, or safe deployment and rollback systems.
- Background with developing with AI tools and agents.
- Experience with production AI inference or agentic workloads, including debugging issues across models, runtimes, Kubernetes, and hardware.
NVIDIA is leading the way in groundbreaking developments in Artificial Intelligence, High-Performance Computing and Visualization.
The GPU, our invention, serves as the visual cortex of modern computers and is at the heart of our products and services.
We have some of the most forward-thinking and hard-working people on the planet working for us.
If you're creative, hard-working and self-motivated, we want to hear from you!
NVIDIA pioneered accelerated computing.
Today, our AI infrastructure powers global intelligence, transforming every industry.
Learn more about NVIDIA.
Senior Production Engineer - DGX Cloud Arbeitgeber: NVIDIA Corporation
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Technologien im Bereich Grafik und KI vorantreibt, sondern auch eine unterstützende und vielfältige Arbeitsumgebung bietet. Als Teil des EMEA-Leadership-Teams haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das auf persönliches Wachstum und Teamarbeit setzt. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern und einem umfassenden Leistungspaket sorgt NVIDIA dafür, dass Sie und Ihre Familie bestens versorgt sind, während Sie an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Production Engineer - DGX Cloud erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei NVIDIA Corporation anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Production Engineer - DGX Cloud bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei NVIDIA Corporation vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Production Engineer - DGX Cloud mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei NVIDIA Corporation klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Corporation vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
