ტექნიკური პროდუქტის მენეჯერი – მეხსიერება

ნებიუსის შესახებ:

ნებიუსი ახალი ეპოქას უძღვება გლობალური ხელოვნური ინტელექტის ეკონომიკისათვის განკუთვნილი ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის სფეროში. ჩვენ ვქმნით სრულფასოვან ხელოვნური ინტელექტის ღრუბლოვან პლატფორმას, რომელიც მხარს უჭერს დეველოპერებსა და საწარმოებს მონაცემთა და მოდელის მომზადებიდან წარმოების განლაგებამდე, დიდი შიდა ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების ინფრასტრუქტურის აშენების ხარჯებისა და სირთულის გარეშე.

ამას აშენებენ ინჟინრები ინჟინრებისთვის. დიდი მასშტაბის GPU ორკესტრირებიდან ინფერენციის ოპტიმიზაციამდე, ჩვენ ვფლობთ რთულ პრობლემებს გამოთვლითი, მეხსიერების, ქსელის და გამოყენებითი ხელოვნური ინტელექტის სფეროში.

ნასდაკზე ჩამოთვლილი (NBIS) და ამსტერდამში დაფუძნებული, ჩვენ გვაქვს გლობალური გავლენა ევროპაში, დიდ ბრიტანეთში, ჩრდილოეთ ამერიკასა და ისრაელში R&D ჰაბებით. ჩვენი გუნდი 1500+ ადამიანისაგან შედგება, რომელშიც ასობით ინჟინერი ღრმა ექსპერტიზით აპარატურის, პროგრამული უზრუნველყოფის და ხელოვნური ინტელექტის კვლევისა და განვითარების სფეროში. როლი ნებიუსი ეძებს ტექნიკურ პროდუქტის მენეჯერს – მეხსიერებას გუნდში შესაერთებლად. ამ როლში, კანდიდატი ფლობდა ხედვას, რუკას და პრიორიტეტებს მეხსიერების სერვისებისთვის ნებიუსის ღრუბელში, მათ შორის ბლოკის მეხსიერება, ფაილური და პარალელური ფაილური სისტემები, ობიექტის მეხსიერება და მეხსიერების შესაძლებლობები, რომლებიც უდევს საფუძვლად AI/ML და HPC სამუშაო დატვირთვებს. კანდიდატი იქნება პასუხისმგებელი მეხსიერების სერვისების გუნდების პროდუქტის შემდგომი ჩამორჩენის ფორმირებასა და მართვაზე და კომპანიის მასშტაბით ინიციატივების წარმართვაზე, რომლებიც დაკავშირებულია მეხსიერებასთან. ეს არის პრაქტიკული, ტექნიკურად მოთხოვნადი როლი: კანდიდატი ვარაუდობს, რომ მსჯელობა მეხსიერების შიდა პროცესების, მონაცემთა გზებისა და შესრულების კომპრომისების შესახებ პირდაპირ ინჟინრებთან. ამას სჭირდება ძლიერი ტექნიკური სიღრმე, შერწყმული შესაძლებლობით კოორდინაციის უზრუნველსაყოფად საინჟინრო, განვითარების, პროდუქტის, ტექნიკური მხარდაჭერისა და გაყიდვების შემდგომ გუნდებს შორის. პასუხისმგებლობები

• ფლობდეს და მართოს პროდუქტის შემდგომი ჩამორჩენა მეხსიერების სერვისების გუნდებისთვის (ბლოკი, ფაილი, პარალელური/HPC და ობიექტის მეხსიერება)

• წარმართოს და კოორდინირება გაუწიოს კომპანიის მასშტაბით ინიციატივებს, რომლებიც დაკავშირებულია მეხსიერებასთან, მონაცემთა გამძლეობის, შესრულების, სიმძლავრის და ღირებულების ინიციატივების ჩათვლით

• მჭიდროდ ითანამშრომლოს საინჟინრო და არქიტექტურის გუნდებთან პროდუქტის მოთხოვნების განსაზღვრისათვის მონაცემთა გზების, თანმიმდევრულობის მოდელების, რეპლიკაციის და ერაზიორების კოდირების და შესრულების მახასიათებლების დონეზე და მიწოდების ახალი მეხსიერების ფუნქციებისათვის

• მიიღოს ინფორმირებული ტექნიკური კომპრომისები გამძლეობის, ხელმისაწვდომობის, შეყოვნების, გამტარუნარიანობის და ღირებულების შესახებ და დაიცვას ისინი მონაცემებით

• პარტნიორობა გაუწიოს პროდუქტის მარკეტინგისა და ტექნიკური წინასწარი გაყიდვების/გაყიდვების შემდგომ გუნდებს ტექნიკური პუბლიკაციების, ბაზარზე გასვლის აქტივობების, მომხმარებელთა ჩართულობის, შეძენისა და შენარჩუნებისათვის, რომლებიც დაკავშირებულია მეხსიერებასთან

• უზრუნველყოს მეხსიერების სერვისების მიწოდება, რომლებიც აკმაყოფილებენ მაღალ სტანდარტებს გამძლეობის, ხელმისაწვდომობის, შესრულების, მასშტაბურობის და ხარჯების ეფექტურობისათვის, მათ შორის მეხსიერება AI/ML ტრენინგისა და ინფერენციის და HPC-სათვის

მოთხოვნები

• ღრუბელში შენახვის სისტემების შექმნის ხელსაყრელი გამოცდილება არის ყველაზე მნიშვნელოვანი მოთხოვნა: კანდიდატმა უნდა შექმნას, შექმნას ან მართოს ღრუბელში შენახვის სერვისები (არა მხოლოდ მათი გამოყენება ან ინტეგრირება), უფროსი ინჟინერიის, არქიტექტურის ან ტექნიკური ლიდერობის როლებში ჰიპერსკალერებში, ღრუბელი პროვაიდერებში, შენახვის სისტემების მომწოდებლებში ან სხვა მოწინავე ტექნოლოგიური კომპანიებში

• ღრმა გაგება შენახვის სისტემების შიდა მუშაობის შესახებ: ბლოკი, ფაილი და ობიექტის შენახვის არქიტექტურები, განაწილებული შენახვა, რეპლიკაცია და შეცდომების კოდირება, თანმიმდევრულობის და გამძლეობის მოდელები და მონაცემთა წაკითხვის/ჩაწერის გზა

• ხელსაყრელი გაცნობა ტექნოლოგიებთან და ინტერფეისებთან, როგორიცაა NVMe/NVMe-oF, iSCSI, POSIX და პარალელური ფაილური სისტემები (მაგ., Lustre, GPFS/Spectrum Scale, BeeGFS), Ceph, S3-თან თავსებადი ობიექტის შენახვა და RDMA-ზე დაფუძნებული მონაცემთა გზები

• რაოდენობრივი მსჯელობის უნარი IOPS, გამტარუნარიანობა, შეყოვნება (მათ შორის ბოლო შეყოვნება) და ხარჯების შესახებ გამოსაყენებელი ტერაბაიტზე, აგრეთვე ბენჩმარკების წაკითხვისა და ინტერპრეტაციის უნარი

• ძლიერი ტექნიკური ექსპერტიზა შემდეგი სფეროებიდან მინიმუმ ორში:

• ბლოკის შენახვა და ვირტუალიზაცია (ვოლუმები, სნეპშოტები, რეპლიკაცია, NVMe-oF)

• ფაილური და პარალელური ფაილური სისტემები HPC/AI-სთვის (Lustre, GPFS, BeeGFS, NFS)

• განაწილებული შენახვის შიდა მუშაობა (რეპლიკაცია, შეცდომების კოდირება, თანმიმდევრულობა, შეკეთება)

• შენახვის სისტემების მუშაობის ინჟინერია და ბენჩმარკინგი

• ობიექტის შენახვა მასშტაბით (S3-თან თავსებადი API-ები, მეტამონაცემები, მულტიპარტი, სასიცოცხლო ციკლი)

• რთული ტექნიკური ინიციატივების მიწოდების დამტკიცებული გამოცდილება, რომელიც საჭიროებს კოორდინაციას მრავალ გუნდთან ან დაინტერესებულ მხარეებთან

• ტექნიკური ლიდერობის გამოცდილება ძალიან სასურველია

• პროდუქტის მენეჯმენტის გამოცდილება არ არის საჭირო, მაგრამ როლში ზრდისა და სწავლის ძლიერი სურვილი აუცილებელია

სასურველია

• გამოცდილება AI/ML-სათვის ტრენინგის მილსადენების შენახვისას და დიდი მასშტაბის HPC (ჩეკპოინტინგი, მონაცემთა ჩატვირთვა მასშტაბით, მაღალი გამტარუნარიანობის თანმიმდევრული და შემთხვევითი წვდომის შაბლონები)

• ტექნიკური დოკუმენტაციის, სახელმძღვანელოების, გაკვეთილების ან შენახვის პროდუქტების საცნობარო არქიტექტურების შექმნის გამოცდილება

იდეალური კანდიდატი იდეალური კანდიდატი არის ტექნიკურად ძლიერი პროფესიონალი, რომელსაც აქვს გამოცდილება ღრუბლოვანი ან ღრუბლოვანი მეხსიერების პროდუქტების მიმართულებით ჰიპერსკალერებთან (AWS, GCP, Azure), სხვა საჯარო ღრუბლოვანი სერვისების პროვაიდერებთან, მეხსიერების ვენდორებთან, მათ პარტნიორებთან ან მაღალ დიგიტალიზებულ საწარმოებთან. კანდიდატი შეიძლება მოდიოდეს მეხსიერების ინჟინერიის, დისტრიბუტირებული სისტემების, არქიტექტურის, SRE-ის ან ტექნიკური ლიდერობის ფონიდან, ხელთათმანური გამოცდილებით ღრუბლოვანი მეხსიერების სერვისების, დისტრიბუტირებული მეხსიერების სისტემების ან მაღალი ხარისხის მეხსიერების შექმნაში ML და HPC-სთვის. ტექნიკური პროდუქტის ან პლატფორმის მფლობელობაში ან ტექნიკური ლიდერობის გამოცდილება ძალიან ფასდება, მაშინაც კი, თუ კანდიდატს არ აქვს ფორმალური მენეჯერის წოდება. ამ სფეროში გამოცდილება ML და HPC გარემოში ძალიან სასურველია, გათვალისწინებული მეხსიერების მოთხოვნების გათვალისწინებით, თუმცა კანდიდატი ვარაუდობს, რომ სწრაფად მოერგება და ისწავლის ახალ დომენებს. ნებიუსის შესახებ ნებიუს AI არის AI ღრუბლოვანი პლატფორმა ევროპაში ერთ-ერთი ყველაზე დიდი GPU სიმძლავრით. 2023 წლის ნოემბერში გაშვებული ნებიუს AI პლატფორმა უზრუნველყოფს მაღალი დონის, სასწავლო-ოპტიმიზებულ ინფრასტრუქტურას AI პრაქტიკოსებისთვის. როგორც NVIDIA-ს სასურველი ღრუბლოვანი სერვისების პროვაიდერი, ნებიუს AI გთავაზობთ სხვადასხვა NVIDIA GPU-ს ტრენინგისა და ინფერენციისთვის, ასევე ეფექტური მრავალკვანძოვანი ტრენინგისთვის ხელსაწყოების კომპლექტს.