Технический менеджер продукта – Хранение данных

О Nebius:

Nebius возглавляет новую эру в облачной инфраструктуре для глобальной экономики ИИ. Мы создаем полнофункциональную облачную платформу ИИ, которая поддерживает разработчиков и предприятия от обучения данным и моделям до развертывания производства, без затрат и сложности создания большой внутренней инфраструктуры ИИ/ML.

Создано инженерами для инженеров. От крупномасштабной оркестровки GPU до оптимизации вывода, мы владеем сложными проблемами в области вычислений, хранения, сетевых технологий и прикладного ИИ.

Входит в список Nasdaq (NBIS) и штаб-квартирой в Амстердаме, мы имеем глобальное присутствие с центрами исследований и разработок по всей Европе, Великобритании, Северной Америке и Израилю. Наша команда из более 1 500 человек включает сотни инженеров с глубоким опытом в области аппаратного, программного обеспечения и исследований и разработок ИИ. Роль Nebius ищет высококвалифицированного технического менеджера продукта – Хранение данных для присоединения к команде. В этой роли кандидат будет определять видение, дорожную карту и приоритеты для сервисов хранения данных в Nebius Cloud, включая блокировку хранения, файловые и параллельные файловые системы, объектное хранение и возможности хранения, которые лежат в основе нагрузок ИИ/ML и HPC. Кандидат будет отвечать за формирование и управление обратными очередями для команд сервисного хранения данных и руководство инициативами в масштабе всей компании, связанными с хранением данных. Это практическая, технически сложная роль: от кандидата ожидается понимание внутренних процессов хранения данных, путей данных и компромиссов производительности напрямую с инженерами. Для этого требуются глубокие технические знания, а также способность координировать работу инженерных, разработческих, продуктовых, технических и предпродажных/постпродажных команд. Обязанности

• Владеть и управлять обратной очередью продукта для команд сервисного хранения данных (блокировка, файл, параллельное/HPC и объектное хранение)

• Руководить и координировать кросс-функциональные инициативы, связанные с хранением данных, включая надежность данных, производительность, емкость и стоимость

• Тесно сотрудничать с инженерными и архитектурными командами для определения требований к продукту на уровне путей данных, моделей согласованности, репликации и кодирования стирания, а также характеристик производительности, и поставлять новые функции хранения данных

• Принимать обоснованные технические решения о компромиссах между надежностью, доступностью, задержкой, пропускной способностью и стоимостью, и обосновывать их данными

• Сотрудничать с командами маркетинга и предпродажной/постпродажной поддержки на технических публикациях, мероприятиях выхода на рынок, взаимодействии с клиентами, приобретении и удержании клиентов, связанных с хранением данных

• Обеспечивать доставку сервисов хранения данных, отвечающих высоким стандартам надежности, доступности, производительности, масштабируемости и эффективности затрат, включая хранение данных для обучения и вывода ИИ/ML и HPC

Требования

• Практический опыт создания продуктов хранения данных в облаке является наиболее важным требованием: кандидат должен иметь опыт проектирования, создания или эксплуатации облачных сервисов хранения данных (а не просто использования или интеграции их), на старших инженерных, архитектурных или технических руководящих должностях в hyperscalers, облачных провайдерах, поставщиках хранилищ или других компаниях с передовыми технологиями

• Глубокое понимание внутренних механизмов систем хранения данных: архитектуры хранения блоков, файлов и объектов, распределенное хранение, репликация и кодирование с помощью стирания, модели согласованности и долговечности, а также пути чтения и записи данных

• Практическое знакомство с технологиями и интерфейсами такими как NVMe/NVMe-oF, iSCSI, POSIX и параллельными файловыми системами (например, Lustre, GPFS/Spectrum Scale, BeeGFS), Ceph, объектным хранением, совместимым с S3, и путями передачи данных на основе RDMA

• Способность рассуждать количественно о IOPS, пропускной способности, задержке (включая задержку в хвосте) и стоимости на usable ТБ, а также читать и интерпретировать тесты

• Сильная техническая экспертиза как минимум в двух из следующих областей:

• Хранение блоков и виртуализация (тома, снимки, репликация, NVMe-oF)

• Файловые и параллельные файловые системы для HPC/AI (Lustre, GPFS, BeeGFS, NFS)

• Внутренние механизмы распределенного хранения (репликация, кодирование с помощью стирания, согласованность, восстановление)

• Инженерия и тестирование производительности хранилища

• Объектное хранение в масштабе (API, совместимые с S3, метаданные, multipart, жизненный цикл)

• Доказанный опыт реализации сложных технических инициатив, требующих координации между несколькими командами или заинтересованными сторонами

• Опыт технического лидерства является сильным преимуществом

• Опыт управления продуктом не требуется, но сильное желание учиться и расти в этой роли крайне важно

Желательно

• Опыт работы с хранилищем для конвейеров обучения AI/ML и крупномасштабного HPC (сохранение контрольных точек, загрузка данных в масштабе, высокопроизводительные последовательные и случайные шаблоны доступа)

• Опыт создания технической документации, руководств, учебных пособий или эталонных архитектур для продуктов хранения данных

Идеальный кандидат Идеальный кандидат - это технически сильный специалист с опытом работы с облачными или облачными продуктами хранения данных у гиперскейлеров (AWS, GCP, Azure), других провайдеров публичных облаков, поставщиков хранилищ, их партнеров или высокодигитализированных предприятий. Кандидат может иметь опыт работы в области инженерии хранения данных, распределённых систем, архитектуры, SRE или технического лидерства, с практическим опытом создания облачных сервисов хранения данных, распределённых систем хранения или высокопроизводительного хранилища для ML и HPC. Опыт владения техническим продуктом или платформой или техническое лидерство высоко ценится, даже если кандидат не занимал формальную должность менеджера. Релевантный опыт работы в средах ML и HPC крайне желателен, учитывая требования к хранению данных для этих рабочих нагрузок, хотя ожидается, что кандидат быстро адаптируется и освоит новые области. О Nebius Nebius AI - это облачная платформа ИИ с одной из крупнейших ёмкостей GPU в Европе. Запущенная в ноябре 2023 года, платформа Nebius AI предоставляет высококачественную, оптимизированную для обучения инфраструктуру для специалистов ИИ. Как предпочтительный провайдер облачных услуг NVIDIA, Nebius AI предлагает различные GPU NVIDIA для обучения и вывода, а также набор инструментов для эффективного многозамяльного обучения.