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职位搜索/英伟达/System Software Engineer, Platform Operations
Nvidia logo
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英伟达 (Nvidia)

职位信息

上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

SRELLMCI/CDNvidia Ai Stack
💡

核心评价

AI巨头核心运维岗,前沿技术栈满分,薪资大概率高,但WLB不明朗。

System Software Engineer, Platform Operations

🤖 AI 估测:¥35K-65K

发布时间:大约 19 小时前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

加入英伟达深度学习学院(DLI)平台运维团队,负责确保全球AI培训活动的技术流畅执行
你将运维基于云原生的Kubernetes和Docker容器化平台,主导线上活动保障与突发事件响应,同时参与SRE体系建设
职位涉及Python、Terraform及多云环境,深度接触NVIDIA AI工具链(如NeMo、TensorRT),是技术极客与AI教育结合的理想舞台

✓工作职责

制定全面的运维计划和风险规避策略,确保技术培训活动完美执行
在直播培训活动中提供专家级现场技术领导,管理部署并快速解决突发问题以优化用户体验
监督DLI学习平台的稳定性、可扩展性和可靠性,实施SRE原则并领导事件响应
领导跨职能协调,建立并强制执行运维最佳实践,推动持续改进以提升平台服务

⭐最低要求

计算机科学或相关技术专业学士学位,或同等经验
超过5年的DevOps经验,专注于优化、部署和运行跨AWS、Azure和GCP的容器化应用(Docker, Kubernetes),包括EKS、AKS和GKE的实际操作经验
精通Python和Linux shell脚本,用于自动化、应用开发、系统管理和问题解决
有使用Terraform架构、实施和管理云基础设施的成熟经验
具备在压力下诊断和解决复杂技术问题的细心问题和分析能力
出色的沟通、团队协作能力,能向不同受众清晰阐述技术概念,并在事件期间领导技术响应

👍优先资格

有设计和实施使用发布/订阅模式(如AWS SNS/SQS、Google Pub/Sub或Azure Service Bus)的事件驱动架构的经验
了解生成式AI架构(LLM、扩散模型)及检索增强生成(RAG)和向量数据库等概念
有使用NVIDIA AI栈(NeMo、Triton推理服务器、TensorRT)进行模型开发、服务和优化的经验
有NVIDIA NIM的生产经验者优先
有构建和运行CI/CD流水线(Jenkins、GitLab CI)及管理软件开发环境的经验,应用SRE原则实现自动化、提升可靠性和性能
熟悉基于Python的学习管理系统(如Open edX)
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