Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior AI Infrastructure Architect
Оценка ИИИнтересный проект на острие технологий (AI/ML Infrastructure) с использованием топового стека (GCP, NVIDIA). Формат удаленной работы по всему миру (кроме РФ/РБ) и четкие сроки проекта делают его привлекательным для Senior-специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний на стыке DevOps, Cloud-архитектуры и специфического стека NVIDIA для AI. Требуется опыт работы с высоконагруженными GPU-кластерами в GCP.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior AI Infrastructure Architect на международном рынке (Global Remote) вилка в $7,000–$10,000 является стандартом. Данная роль требует редкого сочетания навыков Cloud Architect и ML Engineer, что оправдывает высокие ожидания.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте резюме @veroneko, чтобы возглавить проектирование передовой AI-инфраструктуры на базе GKE и NVIDIA.
Описание вакансии
7075
Senior AI Infrastructure Architect, English B1+
Локация: Любая, кроме РБ и РФ
Project : Designing and building cloud-native, GPU-enabled AI infrastructure and large-scale MLOps platforms to support high-performance AI/ML model deployment and container orchestration.
Design GPU-enabled Kubernetes clusters for scalable AI workloads.
Architect and optimize MLOps pipelines and container orchestration systems.
Configure and manage high-performance cloud environments (GCP/GKE) and AI/ML platform services.
Integrate NVIDIA hardware acceleration tools to optimize model inference and training.
Requirements:
Deep expertise in Kubernetes orchestration, containerization, and cloud-native infrastructure design.
Strong hands-on experience in Google Cloud Platform (GCP), specifically Google Kubernetes Engine (GKE) and Vertex AI.
Solid proficiency in MLOps platform development and large-scale AI/ML deployment methodologies.
Deep understanding of the NVIDIA AI ecosystem, including CUDA, TensorRT, Triton Inference Server, and NVIDIA NIM.
Full-time. 6-8 months, start in 2-3 weeks.
Писать Откликнуться*⚡️**⚡️**⚡️*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Google Cloud Platform
- Google Kubernetes Engine
- Vertex AI
- MLOps
- CUDA
- TensorRT
- Triton Inference Server
- NVIDIA NIM
- Docker
- GPU
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации инфраструктуры под конкретные задачи машинного обучения.
Расскажите о вашем опыте настройки GPU-enabled узлов в GKE: с какими основными проблемами производительности вы сталкивались?
Оценка владения стеком NVIDIA, указанным в требованиях.
В каких сценариях вы бы предпочли использовать Triton Inference Server вместо стандартных решений для деплоя моделей?
Проверка навыков построения MLOps циклов.
Как вы организуете CI/CD пайплайны для ML-моделей, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию с Kubernetes?
Оценка архитектурного мышления в облачной среде.
Какие стратегии масштабирования Vertex AI вы считаете наиболее эффективными для обучения больших моделей?
Проверка понимания низкоуровневой оптимизации.
Как интеграция TensorRT влияет на архитектуру инференса и какие ограничения это накладывает на инфраструктуру?
Похожие вакансии
Senior/Lead AI Engineer
ML разработчик ( Senior )
Senior ML разработчик
Senior Computer Vision Engineer
Middle+ / Senior AI Software Engineer
Senior NLP Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!