Arquitecto sénior de soluciones, nube de IA física Senior Solutions Architect, Physical AI Cloud
- Remoto (EE. UU.)
- $152,000 – $287,500 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 6 horas
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
Ayudar a los socios a crear canales de IA física escalables, observables y acelerados por GPU mediante flujos de trabajo agénticos, tecnologías nativas de la nube y marcos de trabajo de NVIDIA, como OSMO.
Apoyar el desarrollo de fábricas de datos de IA física para la ingesta, el preprocesamiento, la anotación, el filtrado, la generación de datos sintéticos, el entrenamiento, la simulación y la evaluación de datos.
Desarrollar un profundo conocimiento de cómo escalar cargas de trabajo de robótica y traducir los requisitos de los clientes en arquitecturas nativas de la nube optimizadas, mejorando la programación, los costos, el acceso al almacenamiento, las redes y la utilización de GPU en infraestructuras híbridas.
Acelerar la inferencia distribuida mediante tecnologías de NVIDIA, como NIM, TensorRT-LLM, vLLM y SGLang.
Colaborar con los equipos de negocios, ingeniería y producto, y brindar orientación técnica y mentoría a los clientes que implementan IA física a gran escala.
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o un campo relacionado, o experiencia equivalente.
Más de 5 años de experiencia en arquitectura de soluciones o ingeniería de infraestructura, llevando sistemas de IA/ML desde la prueba de concepto hasta la producción en entornos de nube privada o pública.
Experiencia en el escalamiento de cargas de trabajo de robótica en una o más áreas, como entrenamiento de modelos multimodales, inferencia, aprendizaje y simulación robóticos, y procesamiento y generación de datos a gran escala.
Sólida experiencia práctica en el diseño, la implementación y la operación de plataformas basadas en Kubernetes para cargas de trabajo distribuidas de GPU e IA.
Conocimientos especializados en redes (DNS, LB, TCP/IP, firewalls), tecnologías de almacenamiento, software de orquestación de flujos de trabajo (Airflow, Argo, etc.), prácticas modernas de DevOps (GitOps, IaC, observabilidad) y orquestación eficiente de cargas de trabajo de GPU.
Excelentes habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos a públicos diversos.
Experiencia práctica con marcos de trabajo de robótica (p. ej., ROS2) y plataformas de simulación e IA de NVIDIA, como Isaac Lab, Isaac Sim, GR00T o Cosmos.
Experiencia previa en la curación, anotación y filtrado de datos de robótica a gran escala, incluido el uso de modelos de IA para etiquetar datos.
Experiencia implementando tecnologías de inferencia de NVIDIA (Dynamo, NIM, Triton, vLLM) mediante técnicas de aceleración, como la cuantización.
Dominio del uso y desarrollo de flujos de trabajo agénticos para acelerar el desarrollo de software, la automatización de infraestructura, la resolución de problemas y los procesos de implementación.
Amplios conocimientos técnicos en sistemas de redes, computación y almacenamiento (p. ej., S3, NFS, Lustre), con experiencia práctica en la creación y depuración de API (REST, gRPC).
También podrás recibir compensación en acciones y beneficios.
Se aceptarán solicitudes para este puesto, como mínimo, hasta el 14 de agosto de 2026.Esta publicación corresponde a una vacante existente.
NVIDIA utiliza herramientas de IA en sus procesos de reclutamiento.
NVIDIA se compromete a fomentar un entorno de trabajo inclusivo y se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Como valoramos mucho la diversidad entre nuestros empleados actuales y futuros, no discriminamos (incluso en nuestras prácticas de contratación y ascenso) por motivos de raza, religión, color, nacionalidad, género, expresión de género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano, discapacidad ni ninguna otra característica protegida por la ley.Publicado originalmente en Himalayas
Anuncio original en inglés
We're building a group of innovators to assist enterprises in deploying and accelerating NVIDIA’s three computer workloads for Physical AI. These include robotics simulation, synthetic data generation, multi-step model training, and inference, all on a large scale!
We are seeking a hands-on Solutions Architect with deep expertise in backend infrastructure, inference and cloud-native applications to design and scale Kubernetes-native environments for distributed Robotics workloads. This role offers an outstanding chance to build within the rapidly growing field of Robotics AI & Simulation. You’ll work closely with our product management, engineering, and business teams to drive the adoption of NVIDIA's groundbreaking Physical AI technologies with our key ecosystem partners!
What you’ll be doing:
Help partners build scalable, observable, GPU-accelerated Physical AI pipelines through agentic workflows, cloud-native technologies, and NVIDIA frameworks such as OSMO.
Support development of Physical AI data factories for data ingestion, preprocessing, annotation, filtering, synthetic data generation, training, simulation, and evaluation.
Develop a deep understanding of robotics workload scaling and translate customer requirements into optimized cloud-native architectures, improving scheduling, cost, storage access, networking, and GPU utilization across hybrid infrastructure.
Accelerate distributed inference using NVIDIA technologies such as NIM, TensorRT-LLM, vLLM, and SGLang.
Collaborate with business, engineering, and product teams while providing technical guidance and mentorship to customers implementing Physical AI at scale.
What we need to see:
BS in Computer Science, Computer Engineering, or a related field, or equivalent experience.
5+ Years of experience in Solution Architecture or Infrastructure Engineering, advancing AI/ML systems from proof of concept to production on private/public cloud environments.
Experience with scaling Robotics workloads in one or more areas, such as multimodal model training, inference, robot learning and simulation, large scale data processing and generation.
Strong hands-on experience designing, deploying, and operating Kubernetes-based platforms for distributed GPU and AI workloads.
Expertise in networking (DNS, LB, TCP/IP, firewalls), storage technology, workflow orchestration softwares (Airflow, Argo, etc), modern DevOps practices (GitOps, IaC, Observability), and orchestrating efficient GPU workloads
Excellent communication skills to convey technical concepts to diverse audiences.
Ways to stand out from the crowd:
Hands-on experience with robotics frameworks (e.g., ROS2) and NVIDIA simulation and AI platforms such as Isaac Lab, Isaac Sim, GR00T or Cosmos.
Previous exposure to large scale Robotics data curation, annotation, filtering pipelines, including the use of AI models for data labeling.
Experience deploying NVIDIA inference technologies (Dynamo, NIM, Triton, vLLM) using acceleration techniques like quantization.
Proficiency using and developing agentic workflows to accelerate software development, infrastructure automation, troubleshooting, and deployment workflows.
Broad technical expertise across networking, compute, and storage systems (e.g., S3, NFS, Lustre), with hands-on experience building and debugging APIs (REST, gRPC).
You will also be eligible for equity and benefits.
Applications for this job will be accepted at least until August 14, 2026.This posting is for an existing vacancy.
NVIDIA uses AI tools in its recruiting processes.
NVIDIA is committed to fostering an inclusive work environment and proud to be an equal opportunity employer. As we highly value diversity in our current and future employees, we do not discriminate (including in our hiring and promotion practices) on the basis of race, religion, color, national origin, gender, gender expression, sexual orientation, age, marital status, veteran status, disability status or any other characteristic protected by law.Originally posted on Himalayas
Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad