Найдите следующую карьерную возможность

Ищите вакансии по профессии, навыку и местоположению. Изучите требования, прежде чем готовить отклик.

Хороший поиск работы не заканчивается на привлекательном названии должности. Сопоставьте обязанности, требования и условия со своим опытом. Это руководство поможет выбрать подходящие возможности, подготовить документы и проверить, куда отправлять каждый отклик.

Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.

Сбросить фильтры

Результаты: 8 529

← Вернуться к результатам

Senior Production Engineer - DGX Cloud

NVIDIA

Удалённая работа

Местоположение
Remote (Switzerland)
График
Full Time
Опубликовано
8 окт. 2026 г.

Перед откликом проверьте на сайте работодателя, открыта ли вакансия, и ознакомьтесь с полными условиями.

Описание вакансии

Интерфейс на русском языке. Названия и описания вакансий сохраняются на языке публикации работодателя, в том числе на английском.

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

Ищите, сравнивайте и готовьте отклик

Начните с профессии или навыка, который хотите использовать. Настройте фильтры местоположения и профессии, затем откройте вакансии и сравните обязанности. Если результатов нет, попробуйте более короткий запрос или убирайте по одному фильтру.

Отделите обязательные требования от пожеланий. Проверьте график, вознаграждение и местоположение, если они указаны. Удалённая работа тоже может требовать проживания в определённой стране, разрешения на работу или совпадения рабочих часов. Уточните актуальность вакансии и полные условия у работодателя.

Выберите реальные примеры из своего опыта, соответствующие требованиям вакансии. Объясните свой вклад и используйте только подтверждаемые цифры. Следуйте инструкциям работодателя и перед отправкой проверьте контакты, содержание и отображение PDF.

Перед отправкой отклика

Вопросы о поиске работы

Почему некоторые вакансии написаны на английском?

Работодатели сами составляют названия и описания. Мы сохраняем исходный текст, чтобы не изменить требования или условия. Навигация и это руководство доступны на русском. Если запрос на русском не даёт результатов, попробуйте название должности или навыка на языке объявления, например «software engineer».

Можно ли работать удалённо из любой страны?

Не всегда. Компания может ограничивать страны проживания, требовать разрешение на работу или доступность в определённые часы. Изучите исходное объявление. Если этих сведений нет, уточните условия у работодателя, прежде чем считать, что работа доступна из вашего местоположения.

Что делать, если поиск не даёт результатов?

Попробуйте более общее название должности или один навык и убирайте фильтры по одному. Компании по-разному называют похожие роли. Если конкретная вакансия исчезла, найдите её номер на карьерной странице компании. Расширение поиска не открывает закрытую вакансию заново.

Отправляется ли отклик через ResumizeAI?

Кнопка отклика открывает внешний сайт. Следуйте инструкциям работодателя или платформы подбора и подтвердите отправку там. Подготовка резюме в ResumizeAI сама по себе не отправляет отклик. Если ссылка ведёт только на сайт компании, сначала найдите нужную вакансию.

Как адаптировать резюме и сопроводительное письмо?

Свяжите требования с проектами, задачами и результатами, которые можете объяснить. Выделите подходящий опыт, не придумывая навыки и достижения. В письме объясните свой интерес и приведите конкретный пример. Соблюдайте запрошенные язык и формат и проверьте оба документа перед отправкой.