NVIDIA تعلن عن وظيفة مهندس حلول أول للبنية التحتية السحابية و DevOps في المنطقة الشرقية
Senior Solutions Architect, Cloud Infrastructure and DevOps
🏢 NVIDIA
تفاصيل الوظيفة
تعلن NVIDIA عن توفر وظيفة Senior Solutions Architect, Cloud Infrastructure and DevOps في المنطقة الشرقية. ستنضم إلى فريق البنية التحتية المتخصص وستعمل مع المؤسسات الأكاديمية والتجارية لتقديم حلول البنية التحتية السحابية وأتمتة العمليات باستخدام تقنيات NVIDIA الرائدة.
المهام والمسؤوليات
- تقديم الاستشارات والمساعدة في صيانة البنية التحتية الحاسوبية واسعة النطاق (AI/HPC)، بما في ذلك المراقبة والتسجيل وتنسيق أعباء العمل باستخدام Kubernetes وLinux job schedulers.
- تقديم إرشادات استشارية وحل المشكلات عمليًا عبر كامل المكدس: من الأجهزة ونظام التشغيل إلى منصة الحاويات والشبكات والتخزين.
- تقييم بيئات العملاء والتوصية بمنصات حاويات محسّنة (Kubernetes) متكاملة مع حلول شبكات وتخزين من المستوى المؤسسي.
- العمل كمصدر تقني رئيسي لتطوير وتحسين وتوثيق أفضل الممارسات والتوجيهات التشغيلية للمشاركة داخليًا ومع العملاء.
- دعم أنشطة البحث والتطوير والمشاركة في إثباتات المفاهيم (POCs/POVs) للتحقق من الميزات الجديدة وهياكل الأرشفة ونهج التحديث.
- إنشاء وتسليم وثائق عالية الجودة (Runbooks، مواد تأهيل، أدلة أفضل الممارسات) للعملاء والفرق الداخلية.
- العمل كقائد تقني للحسابات المخصصة، وتقديم إرشادات استراتيجية حول أرشفة DevOps والمنصة، والتأثير في قرارات البنية التحتية والعمليات طويلة المدى.
الشروط والمتطلبات
- درجة بكالوريوس/ماجستير/دكتوراه في علوم الحاسب، أو الهندسة الكهربائية/الحاسوب، أو الفيزياء، أو الرياضيات، أو مجال ذي صلة (أو خبرة معادلة)، مع 8+ سنوات من الخبرة المهنية في قيادة بيئات سحابية قابلة للتوسع وأدوار أتمتة هندسية.
- فهم مثبت لأساسيات الشبكات وهياكل مراكز البيانات، وخبرة عملية في قيادة مجموعات HPC/AI (النشر والتحسين وحل المشكلات).
- خبرة عملية مثبتة في نشر وتكوين وتحسين البنية التحتية المعجلة بوحدات معالجة الرسوم NVIDIA، بما في ذلك إدارة برامج التشغيل وتكامل CUDA ومتابعة أداء أعباء العمل على وحدات GPU.
- خبرة واسعة في Kubernetes لتنسيق الحاويات وجدولة الموارد وتوسيع النطاق والتكامل مع بيئات GPU وHPC.
- دراية قوية بتقنيات HPC وAI (معالجات CPU، وGPU، ووصلات عالية السرعة) ومكدسات البرامج الداعمة.
- معرفة عميقة بنظام Linux (RedHat، Ubuntu)، وأمان نظام التشغيل والبروتوكولات، وخبرة في حلول التخزين (Lustre، GPFS، ZFS، XFS) وتقنيات تخزين Kubernetes الناشئة.
- إتقان لغات Python وBash، وأدوات إدارة التكوين والبنية التحتية كرمز (Ansible، Terraform)، وخبرة في مكدسات المراقبة (Grafana, Loki, Prometheus) للمراقبة والتسجيل وبناء أنظمة متسامحة مع الأخطاء.
- خلفية قوية في تصميم حلول قابلة للتوسع وتقديم دعم استشاري للعملاء، بما في ذلك قيادة المراجعات المعمارية والتحدث أمام الشركاء التنفيذيين.
المهارات المطلوبة
- معرفة بخطوط أنابيب CI/CD لنشر البرمجيات والأتمتة.
- خبرة في العمل مع NVIDIA GPU Operators وNetwork Operators لإدارة دورة حياة الموارد المؤتمتة في بيئات Kubernetes.
- خبرة عملية متينة في Kubernetes وهياكل الخدمات المصغرة القائمة على الحاويات.
- خبرة في NVIDIA Base Command Manager (BCM) لتوفير وإدارة والإشراف على مجموعات GPU على نطاق واسع.
- خبرة في شبكات RDMA (InfiniBand أو RoCE) في بيئات HPC أو AI.
عرض النص الأصلي للإعلان
NVIDIA is looking for a Senior Cloud Infrastructure and DevOps Solutions Architect to join its NVIDIA Infrastructure Specialist Team. Academic and commercial organizations around the world are using NVIDIA products to redefine deep learning and data analytics, and to power next-generation data centers. Join the team building and advising on many of the largest and fastest AI/HPC systems in the world!
We are looking for someone who combines deep technical expertise with strong consulting and communication skills. This role will engage directly with customers, partners, and multi-functional teams to assess, architect, and guide the implementation of large-scale infrastructure projects. The scope spans system architecture, Kubernetes-based platforms, and automation-serving as both a trusted advisor and a hands-on technical leader.
What You’ll Be Doing
We are looking for someone who combines deep technical expertise with strong consulting and communication skills. This role will engage directly with customers, partners, and multi-functional teams to assess, architect, and guide the implementation of large-scale infrastructure projects. The scope spans system architecture, Kubernetes-based platforms, and automation-serving as both a trusted advisor and a hands-on technical leader.
What You’ll Be Doing
- Advise on and help maintain large-scale computational and AI infrastructure, including monitoring, logging, and workload orchestration (Kubernetes and Linux job schedulers).
- Provide consultative guidance and perform hands-on solving across the full stack-from bare metal and operating system, through the software stack, container platform, networking, and storage.
- Assess customer environments and recommend optimized, production-ready Kubernetes-based container platforms integrated with enterprise-grade networking and storage solutions.
- Serve as a key technical resource: develop, refine, and document standard methodologies and operational guidelines to be shared with internal teams and customer partners.
- Support Research & Development activities and engage in POCs/POVs to validate new features, architectures, and upgrade approaches.
- Create and deliver high-quality documentation, including runbooks, onboarding materials, and best-practice guides for customers and internal teams.
- Act as the technical leader for assigned customer accounts, providing strategic guidance on DevOps and platform architecture and influencing long-term infrastructure and operations decisions.
- Education & Experience: BS/MS/PhD in Computer Science, Electrical/Computer Engineering, Physics, Mathematics, or related fields (or equivalent experience), with 8+ years of professional experience in leading scalable cloud environments and automation engineering roles.
- Cloud & HPC Expertise: Shown understanding of networking fundamentals, data center architectures, and hands-on experience leading HPC/AI clusters, including deployment, optimization, and solving.
- NVIDIA GPU Expertise: Validated hands-on experience deploying, configuring, and optimizing NVIDIA GPU-accelerated infrastructure, including driver management, CUDA toolkit integration, and GPU workload profiling.
- Kubernetes & AI/ML Workloads: Extensive experience with Kubernetes for container orchestration, resource scheduling, scaling, and integration with GPU-accelerated and HPC environments.
- Hardware & Software Knowledge: Strong familiarity with HPC and AI technologies (CPUs, GPUs, high-speed interconnects) and supporting software stacks.
- Linux & Storage Systems: Deep knowledge of Linux (RedHat, Ubuntu), OS-level security, and protocols. Experience with storage solutions such as Lustre, GPFS, ZFS, XFS, and emerging Kubernetes storage technologies.
- Automation & Observability: Proficiency in Python and Bash scripting, configuration management, and Infrastructure-as-Code tools (e.g., Ansible, Terraform). Experience with observability stacks (Grafana, Loki, Prometheus) for monitoring, logging, and building fault-tolerant systems.
- Solution Architecture & Customer Engagement: Strong background in crafting scalable solutions and providing consultative support to customers, including leading architectural reviews and speaking publicly to executive partners.
- Knowledge of CI/CD pipelines for software deployment and automation.
- Experience working with NVIDIA GPU and Network Operators to manage automated resource lifecycle in Kubernetes environments.
- Solid hands-on knowledge of Kubernetes and container-based microservices architectures.
- Experience with NVIDIA GPU and Network Operator for automated GPU as well as network resources lifecycle management in Kubernetes environments.
- Experience with NVIDIA Base Command Manager (BCM) for provisioning, managing, and supervising GPU clusters at scale as well as background with RDMA-based fabrics (InfiniBand or RoCE) in HPC or AI environments.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 25 يونيو 2026