pythonkubernetesterraformmlopsvmwaregenerative aitriton inference servernemonvidia nimnvidia ai enterprise
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$3.5к$4.2кмедиана$5к
50 в выборке
На международном рынке: $200к/год ($155к - $248к)
78
Хорошая вакансия
развернуть
Вакансия предлагает работу с современной AI-инфраструктурой и запуском GenAI в production, но уровни инженера и архитектора объединены, а зарплата обсуждается только после собеседований, поэтому заранее оценить объём роли и условия сложно.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаРазные уровни ролиСовременный стекСфера искусственного интеллекта
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 (NVIDIA AI Enterprise/GenAI): Building and operating GPU-accelerated AI platforms across on-premises, VMware, Kubernetes, and cloud environments with an accent on NVAIE deployment, NIM microservices, RAG and agent workflows, and enterprise productionization. Focus on GPU orchestration, MLOps, model fine-tuning and guardrails, platform security, scalability, and transferring operational knowledge to client engineers.
Location: Remote, based in Tbilisi, Georgia
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, RAG and agent workflows from NVIDIA Blueprints.
Fine-tune and apply guardrails to models with NeMo.
Operate GPU orchestration, monitoring, security, upgrades, and MLOps for production workloads.
Design target architectures and provide technical guidance to client engineering teams, depending on level.
Document platforms and coach client engineers to operate them independently.
Requirements
Bachelor’s degree in Information Systems, Computer Science, or a related field.
Excellent written and verbal English communication skills.
Engineer: 5+ years of experience in ML engineering, MLOps, or AI infrastructure, including 2+ years working 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.
Experience delivering an enterprise GenAI or LLM solution using RAG, fine-tuning, or agents.
Culture & Benefits
Full-time remote work.
Competitive compensation determined after the interview process.
Opportunities for professional growth.
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 →