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Une recherche utile ne s’arrête pas à un intitulé séduisant. Comparez les missions, les exigences et les conditions avec votre expérience. Ce guide vous aide à sélectionner des opportunités, préparer des documents pertinents et vérifier où déposer chaque candidature.

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Senior Production Engineer - DGX Cloud

NVIDIA

Télétravail

Lieu
Remote (Switzerland)
Horaires
Full Time
Publié
8 oct. 2026

Avant de postuler, confirmez sur le site de l’entreprise que l’offre est toujours ouverte et consultez les conditions complètes.

Description du poste

L’interface est en français. Les intitulés et descriptions publiés par les entreprises restent dans leur langue d’origine, qui peut être l’anglais.

NVIDIA DGX Cloud delivers AI services and endpoints for research and production workloads. We are looking for a Senior Production Engineer to build software and automation that make those services reliable, scalable, and safe to operate. The Production Engineering team works on large-scale distributed systems spanning internal and external model endpoints; regional control plane services that orchestrate workloads and route requests; and the GPU/CPU compute infrastructure where inference and agentic workloads run. Our work spans Kubernetes clusters across AWS, Azure, Google Cloud, other partner cloud environments, and on-premises deployments. What you’ll be doing: Build and operate production software, automation, and tooling for control plane services, model deployments, and inference and agentic workloads across DGX Cloud environments. Improve the reliability of inference and agentic platforms and services, including NVIDIA Cloud Functions, SGLang- and vLLM-based endpoints, and inference services built with NVIDIA Dynamo, through health validation, safer rollouts, observability, and recovery. Improve endpoint availability, inference routing, capacity management, and service health to maintain predictable performance as workloads and demand change. Use infrastructure as code and GitOps to deploy, configure, validate, upgrade, and recover services consistently across environments. Build workflows for service enablement, model releases, handoff, deprecation, and ongoing operations; replace repeatable manual work with reliable automation. Define and instrument SLIs and SLOs for inference and control plane services, including availability and latency, use error budgets to guide reliability improvements, and make production health visible to partner teams. Participate in on-call and incident response, troubleshoot failures across routing, model runtimes, software, and infrastructure, and turn recurring issues into automation and durable fixes. Collaborate with model, platform, storage, networking, security, and GPU infrastructure teams to design and operate services safely at scale. What we need to see: 8+ years of experience building or operating production services and large-scale distributed systems, including hands-on automation. Strong programming skills in Python, Go, or a comparable language, with experience developing tools for production operations. Experience with infrastructure as code, configuration management, or GitOps, and with building automation for repeatable service deployments and changes. Strong knowledge of Linux, Kubernetes, containers, cloud infrastructure, distributed systems, and networking fundamentals; ability to diagnose failures in production. Understanding of Production Engineering principles, including SLIs, SLOs, error budgets, incident response, and reducing operational toil. Experience instrumenting services and using metrics, logs, and traces to understand system behavior and improve reliability. Clear technical communication and ability to work across engineering teams. BS/MS in Computer Science or equivalent practical experience. Ways to stand out from the crowd: Familiarity with technologies such as vLLM, SGLang, PyTorch, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, CUDA, or NCCL, and with GPU performance analysis. Experience building Kubernetes operators, controllers, workload orchestration services, fleet management systems, or self-healing automation. Experience with Terraform, Argo CD, CI/CD, policy validation, or safe deployment and rollback systems. Background with developing with AI tools and agents. Experience with production AI inference or agentic workloads, including debugging issues across models, runtimes, Kubernetes, and hardware. NVIDIA is leading the way in groundbreaking developments in Artificial Intelligence, High-Performance Computing and Visualization. The GPU, our invention, serves as the visual cortex of modern computers and is at the heart of our products and services. We have some of the most forward-thinking and hard-working people on the planet working for us. If you're creative, hard-working and self-motivated, we want to hear from you! Originally posted on Himalayas

Recherchez, comparez et préparez votre candidature

Commencez par un métier ou une compétence que vous souhaitez utiliser. Ajustez les filtres de lieu et de métier, puis ouvrez les offres pour comparer les responsabilités. Si vous ne trouvez aucun résultat, essayez un terme plus court ou retirez un filtre à la fois.

Distinguez les exigences indispensables des préférences. Vérifiez les horaires, la rémunération et le lieu lorsqu’ils sont indiqués. Un poste à distance peut imposer un pays de résidence, une autorisation de travail ou des horaires compatibles. Confirmez la disponibilité et les conditions complètes auprès de l’entreprise.

Choisissez des exemples réels de votre expérience qui répondent aux besoins du poste. Expliquez votre contribution et n’utilisez des chiffres que si vous pouvez les justifier. Suivez les consignes de l’entreprise et vérifiez vos coordonnées, le contenu et le PDF avant l’envoi.

Avant d’envoyer votre candidature

Questions sur la recherche d’emploi

Pourquoi certaines annonces sont-elles en anglais ?

Les employeurs rédigent leurs propres intitulés et descriptions. Nous conservons ces textes pour ne pas modifier les exigences ou les conditions. La navigation et ce guide sont en français. Si une recherche en français ne donne rien, essayez aussi le métier ou la compétence dans la langue de l’annonce, par exemple « software engineer ».

Un poste à distance permet-il de travailler depuis n’importe quel pays ?

Pas nécessairement. L’entreprise peut limiter les pays de résidence, exiger une autorisation de travail ou imposer des horaires. Consultez l’annonce originale. Si ces informations manquent, demandez confirmation à l’employeur avant de considérer que le poste est accessible depuis votre lieu de résidence.

Que faire si aucun résultat ne s’affiche ?

Essayez un intitulé plus général ou une seule compétence et retirez les filtres un par un. Les intitulés varient selon les entreprises. Si une annonce précise a disparu, recherchez sa référence sur la page carrières de l’entreprise ; élargir la recherche ne rouvre pas un poste fermé.

Ma candidature est-elle envoyée depuis ResumizeAI ?

Le bouton de candidature ouvre un site externe. Suivez les instructions de l’employeur ou du prestataire de recrutement et confirmez l’envoi sur ce site. Préparer un CV dans ResumizeAI ne dépose pas de candidature. Si le lien mène seulement au site de l’entreprise, recherchez d’abord le poste concerné.

Comment adapter mon CV et ma lettre de motivation ?

Reliez les exigences à des projets, missions et résultats que vous pouvez expliquer. Mettez en avant votre expérience pertinente sans inventer de compétences. Dans la lettre, expliquez votre intérêt avec un exemple concret. Respectez la langue et le format demandés, puis relisez les deux documents avant de les envoyer.