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AI Compute Cluster Engineer - HPC Networking & GPU Scheduling
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Engineer für die Entwicklung und Optimierung großskaliger AI-Compute-Cluster. In dieser Position sind Sie verantwortlich für das Design und die Implementierung hochperformanter Infrastrukturen, die den Anforderungen moderner KI-Anwendungen gerecht werden.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Optimierung von Netzwerk-, Storage- und Scheduling-Komponenten in komplexen Compute-Umgebungen. Sie arbeiten mit modernsten Technologien im Bereich High-Performance Computing und entwickeln skalierbare Lösungen für rechenintensive AI-Workloads.
Technische Schwerpunkte: - Design und Implementierung von HPC-Netzwerkarchitekturen - Kubernetes-basierte Container-Orchestrierung - GPU-Scheduling und Ressourcenmanagement - Performance-Optimierung von Compute-Clustern - Integration von Storage-Systemen für Big Data
Sie bringen idealerweise mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von HPC-Systemen mit und verfügen über fundierte Kenntnisse in Kubernetes sowie GPU-Computing. Erfahrung mit Cloud-nativen Technologien und Container-Orchestrierung ist von Vorteil.
Diese Position bietet die Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Entwicklung zu arbeiten und innovative Lösungen für die nächste Generation von AI-Infrastrukturen zu entwickeln. Sie arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit modernsten Technologien und tragen maßgeblich zur Gestaltung zukunftsweisender Compute-Architekturen bei.
Skills erklärt
- HPC networking
- High Performance Computing Networking bezeichnet Netzwerktechnologien für Hochleistungsrechner; ermöglicht schnelle Datenübertragung zwischen Computersystemen.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- GPU scheduling
- Verwaltung und Zuteilung von Grafikprozessoren (GPUs) auf mehrere Aufgaben oder Nutzer, um Rechenressourcen effizient zu nutzen.
- AI compute clusters
- Zusammenschluss mehrerer Rechner zur parallelen Verarbeitung von Aufgaben im Bereich Künstliche Intelligenz; wird für Training und Inferenz von KI-Modellen verwendet.
- networking optimization
- Verbesserung von Netzwerk-Performance durch Konfiguration und Ressourcenmanagement; wird durchgeführt, um Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu erhöhen.
- storage optimization
- Verfahren zur effizienten Nutzung von Speicherplatz durch Komprimierung, Deduplizierung oder intelligente Datenorganisation; wird eingesetzt um Kosten zu senken und Performance zu verbessern.
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 88 €/h (Gesamtmarkt)
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