Staff Product Manager - Compute

Должность: Ведущий менеджер по продукту — Compute Местоположение: Офис в Белвью / Офис в Сан-Франциско (Фремонт-стрит) / Гибридный формат

Компенсация: $291K - $430K в год

Lambda, The Superintelligence Cloud, является лидером в области облачной инфраструктуры для ИИ, обслуживая десятки тысяч клиентов. Наши клиенты — от исследователей ИИ до корпораций и гиперскейлеров. Миссия Lambda — сделать вычислительные мощности такими же повсеместными, как электричество, и дать каждому силу супер-интеллекта. Один человек, один GPU.

Если вы хотите построить лучшее в мире облако для ИИ, присоединяйтесь к нам.

Примечание: Эта позиция требует присутствия в нашем офисе в Белвью или Сан-Франциско 4 дня в неделю; назначенный Lambda день удаленной работы в настоящее время — вторник.

О роли

Compute — это продукт в Lambda. Клиенты обращаются к нам за графическими процессорами (GPU), которые они могут получить, использовать и запускать интенсивные нагрузки, и почти все остальное, что мы продаем, зависит от хорошо работающего вычислительного уровня.

В качестве менеджера по продукту в команде Compute вы будете отвечать за значительную часть определения будущего предоставления вычислительных мощностей нашим клиентам. Эта область охватывает конфигурацию того, что клиенты арендуют, то есть типы инстансов, их размеры и особенности аренды, как для GPU, так и для центральных процессоров (CPU). Она охватывает то, как клиенты получают вычислительные мощности и удерживают их. Она охватывает то, на чем они строят автоматизацию производства, и насколько быстро и предсказуемо это работает. Она охватывает то, что происходит после запуска рабочей нагрузки, что означает размещение, изоляцию производительности, сбои оборудования, техническое обслуживание и сигналы, необходимые клиентам для управления собственными операциями. Вы будете работать в этих областях в зависимости от того, какие потребности клиентов являются наиболее острыми.

Большая часть этого — набор функций, который уже существует в зрелом вычислительном облаке, но которого пока нет у Lambda. Однако новое облако — это не гиперскейлер, и копирование этого списка целиком — неправильный подход. Часть работы заключается в оценке того, какие из этих возможностей важны здесь, а какие несут затраты, которые мы не должны нести. Другая часть — решение о том, когда эффективное обслуживание рабочих нагрузок ИИ означает создание чего-то, что гиперскейлерам никогда не было нужно.

Великие менеджеры по продукту в Lambda определяются тремя вещами: понимание, влияние и исполнение. Понимание означает, что вы смотрите на данные, определяете, что они означают для клиентов и бизнеса, а затем решаете, что с этим делать. Но хорошая идея ничего не значит в вакууме. Вот где вступает в игру влияние. Влияние означает, что вы берете эту идею и заставляете других захотеть ее принять; вы убеждаете инженеров, дизайнеров, руководителей и партнеров, не полагаясь на авторитет. Но хорошая идея, которая волнует всех, ничего не значит, если она не доставляется клиентам. Исполнение означает, что вы работаете с нужными людьми, чтобы запустить идею, а затем измеряете и итерируете. Мы нанимаем менеджеров по продукту, которые быстро осваивают новые области и строго рассуждают на основе доказательств. Глубокий опыт работы с вычислительными платформами у гиперскейлера или нового облака, как с GPU, так и с CPU, очень желателен.

Если вы создавали вычислительные примитивы в облачном провайдере и хотите сделать это снова там, где ответы еще не найдены, мы будем рады услышать от вас.

Мы ценим разнообразный опыт, знания и навыки, и мы рады слышать от кандидатов, которые могут привнести уникальные точки зрения в нашу команду. Если вы не совсем соответствуете этому описанию, но считаете, что можете подойти, пожалуйста, подайте заявку и помогите нам понять вашу готовность к этой роли.

Что вы будете делать

• Находить реальную проблему: Близко общайтесь с клиентами, изучайте сделки, эскалации и обращения в службу поддержки по поводу GPU-инстансов по запросу и кластеров 1-Click, и выясняйте, что на самом деле их блокирует, а не то, что они просили.

• Определять, что важно: Ранжировать работу и определять ее последовательность, и быть честными относительно того, что Lambda не делает в этом году, и почему.

• Писать определение: Производить требования, пользовательские истории и критерии приемки, достаточно точные, чтобы инженеры могли создавать на их основе без слоя перевода.

• Определять цены и упаковку: Решать, как ваша часть вычислительных мощностей будет ценообразоваться, упаковываться и резервироваться для различных поколений GPU NVIDIA, и как клиенты будут сравнивать варианты.

• Поставлять совместно с инженерами: Работать над разработкой с командами compute и control plane, принимать компромиссные решения, возникающие в процессе, и сохранять реалистичный объем работ с учетом сроков.

• Обеспечивать успешный запуск: Устанавливать критерии запуска, охватывающие операционную готовность, необходимую продукту инфраструктуры, и обеспечивать наличие документации, ценообразования, поддержки отдела продаж и поддержки до запуска, а не после.

• Измерять и итерировать: Определять, как выглядит успех до запуска, затем выяснять, произошел ли он, используя данные об использовании и утилизации, а не мнения.

• Принимать окончательное решение: Занимать позицию по спорным компромиссам, хорошо документировать ее, чтобы люди могли точно выразить свое несогласие, и продолжать нести ответственность за решение после его принятия.

• Работать в команде: Сотрудничать с другими менеджерами по продукту в команде Compute и с командами, отвечающими за хранение данных, сети, оркестрацию и коммерцию, чтобы компоненты были представлены как единый продукт.

Вы

• Имеете 7+ лет опыта управления продуктом, включая работу с вычислительной платформой у гиперскейлера, нового облака или сопоставимого облачного провайдера.

• Выпустили вычислительные примитивы, которые внешние клиенты использовали в масштабе, такие как типы инстансов, продукты по управлению мощностями, интерфейсы подготовки, или элементы управления размещением и изоляцией.

• Хорошо разбираетесь в инфраструктуре GPU и CPU, чтобы обсуждать с инженерами пути запуска, режимы сбоев оборудования, размещение и производительность.

• Отвечали за продукт, где поведение после запуска было так же важно, как и сам запуск, включая обработку отказов, техническое обслуживание и информирование клиентов при возникновении проблем.

• Отвечали за ценообразование, упаковку или условия резервирования для инфраструктурного продукта.

• Можете определить, какие части playbook гиперскейлера применимы к облаку ИИ, а какие являются неоправданными расходами.

• Можете рассуждать об утилизации и экономике использования мощностей, и принимать решения, когда гибкость клиента и утилизация оборудования вступают в противоречие.

• Способны определять итеративные планы, которые перемещают организацию из текущего состояния к желаемому результату.

• Можете превращать неоднозначные клиентские, технические и коммерческие входные данные в определение продукта, по которому могут работать несколько команд.

• Четко общаетесь, хорошо пишете и облегчаете принятие решений для людей, которые не всегда обладают одинаковым контекстом.

Желательно

• Опыт работы с прерываемыми или принудительно прерываемыми мощностями, или с продуктами резервирования и гарантированного использования.

• Опыт работы с интерфейсами, которые клиенты используют для автоматизации, такими как публичные API, провайдеры Infrastructure as Code, образы машин или снимки.

• Опыт работы с обработкой сбоев оборудования на большом парке оборудования, таком как пулы резервных узлов, замена узлов или изоляция отказов.

• Опыт работы с изоляцией производительности и размещением на общем оборудовании, включая то, что провайдер может честно гарантировать.

• Опыт работы с продуктами bare metal или выделенных хостов, включая изоляцию между арендаторами.

• Опыт работы с распределенным обучением или крупномасштабными задачами вывода и их требованиями к вычислительному уровню.

Информация о диапазоне заработной платы

Годовой диапазон заработной платы для этой должности установлен на основе рыночных данных и других факторов. Однако более высокая или более низкая зарплата, чем в этом диапазоне, может быть уместной для кандидата, чья квалификация существенно отличается от указанной в описании вакансии.

О Lambda

• Основана в 2012 году, более 500 сотрудников, быстро растем

• Наши инвесторы включают TWG Global, US Innovative Technology Fund (USIT), Andra Capital, SGW, Andrej Karpathy, ARK Invest, Fincadia Advisors, G Squared, In-Q-Tel (IQT), KHK & Partners, NVIDIA, Pegatron, Supermicro, Wistron, Wiwynn, Gradient Ventures, Mercato Partners, SVB, 1517 и Crescent Cove

• Наши исследовательские работы приняты на ведущих конференциях по машинному обучению и графике, включая NeurIPS, ICCV, SIGGRAPH и TOG

• Наши ценности доступны публично

• Мы предлагаем щедрую компенсацию наличными и акциями

• Медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование для вас и ваших иждивенцев

• Стипендии на оздоровление и проезд для выбранных должностей

• Пенсионный план 401k с 2% взносом компании (сотрудники из США)

• Гибкий план оплачиваемого отпуска, которым мы все на самом деле пользуемся

Работодатель равных возможностей

Lambda является работодателем равных возможностей. Кандидаты рассматриваются независимо от расы, цвета кожи, религии, убеждений, национального происхождения, возраста, пола, гендерной принадлежности, семейного положения, сексуальной ориентации и идентичности, генетической информации, статуса ветерана, гражданства или любых других факторов, запрещенных местным, государственным или федеральным законодательством.