Znajdź kolejną szansę zawodową

Szukaj ofert według zawodu, umiejętności i lokalizacji. Sprawdź wymagania, zanim przygotujesz aplikację.

Dobre poszukiwanie pracy nie kończy się na atrakcyjnej nazwie stanowiska. Porównaj obowiązki, wymagania i warunki ze swoim doświadczeniem. Ten poradnik pomoże Ci wybrać oferty, przygotować odpowiednie dokumenty i sprawdzić, gdzie wysłać każdą aplikację.

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

Wyczyść filtry

Wyniki: 8529

← Wróć do wyników

Senior Production Engineer - DGX Cloud

NVIDIA

Praca zdalna

Lokalizacja
Remote (Switzerland)
Godziny pracy
Full Time
Opublikowano
8 paź 2026

Przed aplikowaniem sprawdź na stronie pracodawcy, czy oferta nadal jest aktualna, i zapoznaj się z pełnymi warunkami.

Opis stanowiska

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

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

Szukaj, porównuj i przygotuj aplikację

Zacznij od zawodu lub umiejętności, którą chcesz wykorzystywać. Dopasuj filtry lokalizacji i zawodu, a następnie otwórz oferty, aby porównać obowiązki. Jeśli nie ma wyników, użyj krótszego hasła lub usuwaj po jednym filtrze.

Oddziel wymagania obowiązkowe od preferowanych. Sprawdź godziny pracy, wynagrodzenie i lokalizację, jeśli zostały podane. Praca zdalna może wymagać zamieszkania w określonym kraju, prawa do pracy lub zgodności godzin. Potwierdź aktualność oferty i pełne warunki u pracodawcy.

Wybierz prawdziwe przykłady ze swojego doświadczenia, które odpowiadają wymaganiom stanowiska. Wyjaśnij swój wkład i używaj tylko liczb, które możesz uzasadnić. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy i przed wysłaniem sprawdź dane kontaktowe, treść oraz plik PDF.

Przed wysłaniem aplikacji

Pytania dotyczące poszukiwania pracy

Dlaczego niektóre oferty są po angielsku?

Pracodawcy przygotowują własne tytuły i opisy. Zachowujemy te teksty, aby nie zmieniać wymagań ani warunków. Nawigacja i ten poradnik są po polsku. Jeśli polskie hasło nie daje wyników, spróbuj również nazwy stanowiska lub umiejętności w języku ogłoszenia, na przykład „software engineer”.

Czy praca zdalna oznacza możliwość pracy z dowolnego kraju?

Niekoniecznie. Firma może ograniczać kraje zamieszkania, wymagać pozwolenia na pracę lub określonych godzin dostępności. Sprawdź oryginalne ogłoszenie. Jeśli brakuje tych informacji, uzyskaj potwierdzenie od pracodawcy, zanim założysz, że możesz pracować ze swojej lokalizacji.

Co zrobić, gdy nie ma wyników?

Spróbuj ogólniejszej nazwy stanowiska albo jednej umiejętności i usuwaj filtry pojedynczo. Firmy różnie nazywają podobne role. Jeśli konkretna oferta zniknęła, poszukaj jej numeru na stronie kariery firmy. Poszerzenie wyszukiwania nie otwiera ponownie zakończonej rekrutacji.

Czy aplikacja jest wysyłana przez ResumizeAI?

Przycisk aplikowania otwiera zewnętrzną stronę. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy lub platformy rekrutacyjnej i tam potwierdź wysłanie. Przygotowanie CV w ResumizeAI nie oznacza złożenia aplikacji. Jeśli link prowadzi tylko do strony firmy, najpierw odszukaj właściwą ofertę.

Jak dopasować CV i list motywacyjny?

Powiąż wymagania z projektami, zadaniami i wynikami, które potrafisz wyjaśnić. Podkreśl istotne doświadczenie bez wymyślania umiejętności czy osiągnięć. W liście uzasadnij zainteresowanie konkretnym przykładem. Zachowaj wymagany język i format oraz sprawdź oba dokumenty przed wysłaniem.