AMAX — это компания, специализирующаяся на ИТ-инфраструктуре и инжиниринге, которая проектирует, настраивает, производит и развертывает передовые вычислительные решения для задач ИИ, ВПВ и корпоративного использования. Компания предлагает серверы, рабочие станции, стоечные системы и OEM-инфраструктуру, помогая клиентам создавать масштабируемые, высокопроизводительные и надежные вычислительные среды.
В качестве инженера аппаратных решений вы будете помогать в сопоставлении требований клиентов с инженерной реализацией, формируя индивидуальные серверные решения и решения для инфраструктуры, которые поддерживают требовательные рабочие нагрузки ИИ, ВПВ и корпоративного уровня. Эта роль находится на стыке проектирования решений, технической валидации, взаимодействия с клиентами и кросс-функциональной реализации, с особым акцентом на преобразование сложных требований в готовые к производству аппаратные платформы.
Обязанности
- Проектирование, архитектура и внедрение решений для высокопроизводительных вычислений (ВПВ) и инфраструктуры ИИ/МО, включая кластеры с ускорением на базе GPU, высокоскоростные хранилища и сети с низкой задержкой.
- Руководство полным жизненным циклом решения от предпродажной архитектуры до системной интеграции, валидации и развертывания в средах клиентов.
- Сотрудничество с отделами продаж и клиентами для преобразования требований в масштабируемые системные проекты для ИИ/ВПВ, включая вычислительные ресурсы, топологию GPU, межсоединения (InfiniBand/Ethernet) и архитектуры хранения данных.
- Управление конфигурацией OEM-серверов и устройств, включая определение спецификаций материалов (BOM), настройку прошивки/BIOS, учет тепловых/энергетических параметров и обеспечение соответствия производственным требованиям.
- Тесное взаимодействие с производственными и интеграционными командами для обеспечения системной валидации, интеграции в стойки, испытаний на выносливость (burn-in) и готовности к производству сложных серверных устройств.
- Проведение технических презентаций, демонстраций и концептуальных доказательств (POC), ориентированных на рабочие нагрузки ИИ (обучение/инференс), ВПВ-симуляции и интенсивные потоки данных.
- Поддержка запуска и оптимизации кластеров, включая развертывание ОС, менеджеры рабочих нагрузок (например, Slurm), контейнерные платформы и программные стеки GPU (CUDA, драйверы, фреймворки ИИ).
- Предоставление расширенной диагностики и оптимизации производительности вычислительных подсистем, GPU, хранилищ и сетей.
- Выполнение установки и развертывания на месте или удаленно, включая интеграцию на уровне стоек, ввод кластера в эксплуатацию и приемочные испытания.
- Разработка и поддержка технической документации, включая архитектуры решений, руководства по интеграции, процедуры производства/тестирования.
- Взаимодействие с кросс-функциональными командами (инжиниринг, производство, поддержка) для решения сложных системных проблем и улучшения качества продукции.
- Быть в курсе новейших технологий в области ИИ-инфраструктуры, ВПВ-архитектур, GPU-платформ и проектирования центров обработки данных.
Требования
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, электротехники или смежной области (или эквивалентный опыт).
- Практический опыт работы с ВПВ-кластерами, ИИ/МО-инфраструктурой или системами с ускорением на базе GPU.
- Глубокие знания серверной архитектуры (x86/ARM), платформ CPU/GPU (NVIDIA/AMD), памяти, хранения данных и сетей.
- Опыт работы с высокоскоростными межсоединениями (InfiniBand, RDMA, NVLink, высокопроизводительные Ethernet).
- Знание OEM-серверных платформ и системной интеграции, включая BIOS/BMC, прошивку и аппаратную валидацию.
- Понимание процессов производства и системной интеграции (интеграция в стойки, испытания на выносливость, QA и рабочие процессы развертывания).
- Опыт работы со средами Linux, скриптинга (Bash/Python) и инструментами автоматизации систем.
- Сильные навыки аналитики, диагностики и оптимизации производительности на всех уровнях аппаратного и системного стека.
- Опыт работы с клиентами, отделами продаж и инженерно-производственными командами.
Предпочтительные навыки
- Знание программных стеков ИИ/ВПВ, таких как CUDA, Kubernetes, Slurm, Docker, и фреймворков ИИ, таких как PyTorch/TensorFlow.
- Опыт проектирования или развертывания кластеров обучения ИИ или крупномасштабных ВПВ-сред.
- Опыт работы с жидкостным охлаждением, проектированием высокоплотных стоек или оптимизацией энергопотребления/тепловыделения.
- Знакомство с рабочими процессами OEM/ODM и средами контрактного производства.
- Опыт в области тестирования производительности и ее оптимизации (например, MLPerf, IO benchmarks, MPI workloads).
