NVIDIA AI Enterprise Engineer / Architect / MLOps (AI)
Контакты
Формат работы
remote (только Kazakhstan)
Тип работы
fulltime
Грейд
senior/lead
Английский
b2
Страна
Kazakhstan
pythonkubernetesterraformmlopsnemogpu orchestrationnvidia nimnvidia ai enterprise
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$4.1к$4.6кмедиана$4.7к
9 в выборке
На международном рынке: $205к/год ($162к - $252к)
78
Хорошая вакансия
развернуть
Здесь можно работать с корпоративной AI-инфраструктурой и современным стеком для GenAI, но зарплата не указана, а в одной вакансии объединены уровни инженера и архитектора, поэтому реальные обязанности и условия оплаты остаются неясными.
Кликните для подробной информации
Разные уровниЗарплата не указанаСовременный стекСильный фокус на AI
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
NVIDIA AI Enterprise Engineer / Architect / MLOps (AI): Building and operating GPU-accelerated AI platforms across NVIDIA-Certified systems, VMware, Kubernetes, and public cloud with an accent on NVAIE deployment, GenAI workloads, and production MLOps. Focus on standing up NIM microservices, RAG and agent workflows, GPU orchestration, model fine-tuning, platform security, and knowledge transfer to client engineers.
Location: Almaty; remote work
Company
OnTarget Labs is an international software product development company creating next-generation product lines.
What you will do
Build, deploy, and maintain NVIDIA AI Enterprise on NVIDIA-Certified systems, VMware, Kubernetes, and AWS, Azure, or GCP.
Deliver generative AI solutions using NIM microservices, NVIDIA Blueprints, RAG, agent workflows, and NeMo.
Operate GPU orchestration, monitoring, security, upgrades, and MLOps for production workloads.
For architect-level work, define target designs, make technical decisions, and guide client engineers.
Document the platform and coach client engineers to operate it independently.
Requirements
Bachelor’s degree in Information Systems, Computer Science, or a related field.
Excellent verbal and written English communication skills.
Engineer: 5+ years of experience in ML engineering, MLOps, or AI infrastructure, including 2+ years with GPU workloads.
Architect: 8+ years of experience, including end-to-end design of enterprise AI or cloud platforms.
Production experience with NVIDIA AI Enterprise components, especially NIM, NeMo, and Triton.
Strong Kubernetes, containers, Linux, VMware vSphere, GPU virtualization, Python, Terraform, Ansible, and Helm skills; experience delivering an enterprise GenAI or LLM solution is required.
Culture & Benefits
Full-time remote work.
Competitive compensation determined after the interview process.
Professional growth opportunities and business trips abroad.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →