Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
The company designs and builds cloud-native, GPU-enabled AI infrastructure and large-scale MLOps platforms to support high-performance AI/ML model deployment and container orchestration.
задачи
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.
требования
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;
.svg)
