要約:
- NVIDIAは20年以上にわたり常に変革を遂げており、GPUの発明によってPCゲーム市場の成長や現代のコンピュータグラフィックスの再定義、並列計算の革新をもたらした。
- 最近では、GPUディープラーニングが現代のAIを活性化し、次世代のコンピューティングを牽引している。
- GPU AI/HPCインフラストラクチャチームの一員として、GPUコンピュートクラスタの設計と実装のリーダーシップを提供し、容量管理と割り当ての最適化に専念。
- 大規模な自動化ソリューションの開発やAI/HPCワークロードのパフォーマンス分析、問題の診断、ジョブスケジューリングの問題の解決などに取り組む。
- Pythonプログラミング、bashスクリプティング、コンテナ技術、深層学習フレームワークの経験が必要。
感想:
NVIDIAは革新的な技術を通じてコンピューティングの分野で重要な役割を果たしてきた企業であり、GPUの進化によって新たな可能性を切り拓いています。GPUコンピュートクラスタの最適化や深層学習ワークフローの最適化など、AI/HPCインフラストラクチャの設計と運用において重要なスキルが求められています。これらの技術領域に精通し、自動化や効率化を推進することで、NVIDIAの成長と革新に貢献できる人材が求められていると感じます。
元記事: https://builtin.com/job/gpu-computing-capacity-optimization-engineer/3044128