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Senior Production Engineer - DGX Cloud

NVIDIA

Lavoro da remoto

Località
Remote (Switzerland)
Orario
Full Time
Pubblicato
8 ott 2026

Prima di candidarti, verifica sul sito dell’azienda che la posizione sia ancora aperta e leggi le condizioni complete.

Descrizione della posizione

L’interfaccia è in italiano. I titoli e le descrizioni delle aziende rimangono nella lingua originale di pubblicazione, che può essere l’inglese.

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

Cerca, confronta e prepara la candidatura

Inizia da una professione o competenza che desideri utilizzare. Regola i filtri di località e professione e apri le offerte per confrontare le responsabilità. Se non trovi risultati, prova un termine più breve o elimina un filtro alla volta.

Distingui i requisiti indispensabili dalle preferenze. Controlla orario, retribuzione e località quando sono indicati. Un lavoro da remoto può comunque richiedere la residenza in un paese, un’autorizzazione al lavoro o orari compatibili. Conferma la disponibilità e le condizioni complete con l’azienda.

Scegli esempi reali della tua esperienza che rispondano ai requisiti della posizione. Spiega il tuo contributo e usa numeri solo quando puoi dimostrarli. Segui le istruzioni dell’azienda e controlla i contatti, il contenuto e il PDF prima di inviare la candidatura.

Prima di inviare la candidatura

Domande sulla ricerca di lavoro

Perché alcuni annunci sono in inglese?

Le aziende scrivono i propri titoli e le proprie descrizioni. Conserviamo questi testi per non alterare requisiti o condizioni. La navigazione e questa guida sono in italiano. Se una ricerca in italiano non restituisce risultati, prova anche il ruolo o la competenza nella lingua dell’annuncio, per esempio “software engineer”.

Un lavoro da remoto permette di lavorare da qualsiasi paese?

Non necessariamente. L’azienda può limitare i paesi di residenza, richiedere un’autorizzazione al lavoro o stabilire orari precisi. Controlla l’annuncio originale. Se queste informazioni mancano, chiedi conferma all’azienda prima di presumere di poter lavorare dalla tua posizione.

Cosa posso fare se non ci sono risultati?

Prova un titolo più generale o una sola competenza e rimuovi un filtro alla volta. Le aziende usano nomi diversi per ruoli simili. Se un annuncio specifico è scomparso, cerca il suo riferimento nella pagina carriere dell’azienda: ampliare la ricerca non riapre una posizione chiusa.

La candidatura viene inviata tramite ResumizeAI?

Il pulsante per candidarti apre un sito esterno. Segui le istruzioni dell’azienda o del fornitore di selezione e conferma l’invio su quel sito. Preparare un CV in ResumizeAI non equivale a inviare una candidatura. Se il collegamento apre solo il sito aziendale, cerca prima la posizione.

Come adatto CV e lettera di presentazione?

Collega i requisiti a progetti, attività e risultati che puoi spiegare. Evidenzia l’esperienza pertinente senza inventare competenze o successi. Nella lettera, spiega il tuo interesse con un esempio concreto. Rispetta la lingua e il formato richiesti e rileggi entrambi i documenti prima dell’invio.