Название: Старший инженер-программист — Управляемый Kubernetes
Местоположение: Офис в Сан-Франциско (Фремонт-стрит) / Офис в Сан-Хосе (Первая улица) / Офис в Белвью / Гибрид
Вознаграждение: $230 000 — $346 000 в год
Lambda, Superintelligence Cloud, является лидером в области облачной инфраструктуры ИИ, обслуживая десятки тысяч клиентов. Наши клиенты варьируются от исследователей ИИ до корпораций и гиперскейлеров. Миссия Lambda — сделать вычисления такими же повсеместными, как электричество, и дать каждому силу супер интеллекта. Один человек, один GPU.
Если вы хотите создать лучшую в мире облачную среду для ИИ, присоединяйтесь к нам.
*Примечание: Эта должность требует присутствия в нашем офисе в Сан-Франциско, Сан-Хосе или Белвью 4 дня в неделю; назначенный Lambda день удаленной работы в настоящее время — вторник.
О вакансии
Мы ищем Старшего инженера-программиста в нашу команду Managed Kubernetes (Mk8s). Вы будете играть решающую роль в формировании архитектуры, надежности и автоматизации нашей инфраструктуры на базе Kubernetes, которая обеспечивает работу критически важных рабочих нагрузок на нашей глобальной платформе.
Lambda строит ИИ-облако будущего. Мы ищем Старшего инженера-программиста, который поможет нам в разработке нашей платформы Managed Kubernetes. Думайте о GKE, но специально разработанной для рабочих нагрузок ИИ и работающей на bare metal. В этой роли вы будете помогать создавать инфраструктуру, которая обеспечивает следующее поколение обучения и инференса ИИ в масштабе.
Как старший инженер в нашей команде оркестрации, вы будете вносить вклад в управляемые сервисы оркестрации Lambda, включая Managed Kubernetes, Managed Slurm на Kubernetes и сервисы платформы более высокого уровня для инференса и AIOps. Вы будете работать на стыке распределенных систем, вычислений с ускорением GPU и облачной инфраструктуры, создавая надежные, производительные и элегантно простые для наших клиентов системы.
Это не роль для того, кто просто управляет Kubernetes; это роль для инженера, который понимает, как взаимодействуют вычисления, сеть, хранилище и безопасность, и может создавать решения, учитывающие этот контекст — даже при сосредоточении в основном на уровне оркестрации. Вы будете тесно сотрудничать с экосистемой открытого исходного кода NVIDIA и с внутренними командами по всему стеку для предоставления управляемой платформы мирового класса.
Что вы будете делать
- Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемые сервисы управляющей плоскости, операторы и пользовательские контроллеры Kubernetes; разрабатывать автоматизацию на Go/Python для полного управления жизненным циклом кластера — подготовка, обновления, исправление и удаление
- Создавать системы оркестрации, осведомленные о GPU, работая в рамках архитектуры платформы для поддержки планирования GPU и распределения ресурсов
- Сотрудничать с командой по сетям над сетевыми решениями для рабочих нагрузок ИИ: интеграция CNI (Cilium, Multus), высокопроизводительные сети (InfiniBand, RoCE), RDMA и GPUDirect
- Писать устойчивые системы, которые грациозно обрабатывают сбои — тайм-ауты, повторные попытки, откат и работу в degraded-mode — в крупномасштабных распределенных средах
- Разрабатывать сервисы платформы для инференса: инфраструктура обслуживания моделей, автоматическое масштабирование на основе нагрузки инференса и шаблоны развертывания нескольких моделей
- Создавать внутренние инструменты и CLI, которые позволяют командам ML/AI развертывать и отслеживать свои собственные сервисы инференса
- Поддерживать и отлаживать производственные проблемы посредством дежурств по вызову
Требуемые квалификации
- 6+ лет опыта в разработке программного обеспечения, с подтвержденным опытом владения значительной технической областью в команде (например, управление проектом от проектирования до производства или выполнение роли фактического технического руководителя рабочего направления)
- Глубокое понимание внутренних механизмов Kubernetes: контроллеров, планировщиков, операторов, CRD, CSI, CNI и шаблонов расширения, которые делают Kubernetes мощным
- Солидное понимание основ распределенных систем — отказоустойчивость, грациозная деградация и обработка сбоев в крупномасштабных средах
- Опыт эксплуатации управляющей плоскости и низкоуровневых компонентов крупномасштабных кластеров Kubernetes
- Опыт работы с наблюдаемостью в масштабе: Prometheus, Grafana, распределенное трассирование и создание систем действенных оповещений
- Сильные навыки программирования на Go и Python; способность эффективно сотрудничать над общими кодовыми базами
- Прочные знания систем Linux, сетей, контейнеров и облачной инфраструктуры
- Гордиться владением и доставкой основных компонентов продуктов и платформ
Предпочтительные квалификации
- Опыт создания и эксплуатации управляемых сервисов Kubernetes (GKE, EKS, AKS или аналогичных) или работы над компонентами управляющей плоскости Kubernetes
- Практический опыт работы с экосистемой GPU/сетей NVIDIA: GPU Operator, device plugins, DCGM, MIG, Network Operator, тюнинг NCCL или аналогичными
- Знакомство с HPC и традиционными планировщиками заданий (Slurm) и пакетным планированием в стиле Kubernetes (KAI, Volcano, Kueue)
- Знакомство с GPU, InfiniBand, RDMA или высокопроизводительными вычислениями на Kubernetes
- Опыт работы с архитектурой хранения данных для рабочих нагрузок AI/ML
- Предыдущие вклады в проекты CNCF или SIG Kubernetes являются плюсом
Если вы не соответствуете всем этим требованиям, но считаете, что можете подойти, пожалуйста, все равно подайте заявку и приложите сопроводительное письмо, которое поможет нам понять ваш опыт и готовность к этой роли.
Почему Lambda
Lambda создает необходимую инфраструктуру для эпохи ИИ. Мы не просто еще один облачный провайдер: мы компания, основанная практиками машинного обучения для практиков машинного обучения. Среди наших клиентов — ведущие лаборатории исследований ИИ и компании, раздвигающие границы возможного с помощью искусственного интеллекта.
Что делает эту роль особенной:
- Вы будете создавать основные сервисы платформы, которые будут использовать крупнейшие ИИ-компании мира
- Партнерство с NVIDIA: Глубокая интеграция со стеком GPU и сетей NVIDIA, работа с передовыми инструментами с открытым исходным кодом
- Реальные технические задачи: Масштабные кластеры GPU и уникальные требования рабочих нагрузок ИИ
- Межстековое взаимодействие: Работа на стыке Kubernetes, сетей, хранилищ и вычислений — получение глубины знаний по всему стеку инфраструктуры, который обеспечивает работу рабочих нагрузок ИИ, а не только уровня оркестрации
- Прямое влияние: Ваша работа способствует прорывам в области ИИ. Каждая модель, обученная на Lambda, выигрывает от систем, которые вы создаете
- Команда мирового класса: Работайте бок о бок с инженерами, обладающими глубокими знаниями в области ML, систем и инфраструктуры
Информация о диапазоне заработной платы
Годовой диапазон заработной платы для этой должности установлен на основе рыночных данных и других факторов. Однако зарплата выше или ниже этого диапазона может быть уместной для кандидата, чья квалификация существенно отличается от указанной в описании вакансии.
О Lambda
- Основана в 2012 году, более 500 сотрудников, быстро растет
- Среди наших инвесторов: 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 общедоступны
- Мы предлагаем щедрую компенсацию наличными и акциями
- Медицинское страхование, стоматологическое и офтальмологическое покрытие для вас и ваших иждивенцев
- Стипендии на оздоровление и проезд для определенных должностей
- Пенсионный план 401k с 2% соответствием компании (сотрудники из США)
- Гибкий план оплачиваемого отпуска, которым мы все на самом деле пользуемся
Работодатель, предоставляющий равные возможности
Lambda является работодателем, предоставляющим равные возможности. Кандидаты рассматриваются независимо от расы, цвета кожи, религии, вероисповедания, национального происхождения, возраста, пола, гендерной идентичности, семейного положения, сексуальной ориентации и идентичности, генетической информации, статуса ветерана, гражданства или любых других факторов, запрещенных местным, государственным или федеральным законодательством.
