Buscamos um Arquiteto de Soluções Sênior com sólida experiência em projetos de infraestrutura de TI e profundo conhecimento em ambientes de
Computação de Alto Desempenho (HPC). Este profissional será responsável por desenhar arquiteturas de HPC para ambientes acadêmicos, centros de pesquisa, setor público e grandes corporações.
Responsabilidades:
Projetar e validar arquiteturas de HPC (clusters, redes de interconexão, armazenamento paralelo, GPU computing);
Apoiar o time comercial em propostas técnicas para clientes com demandas de alto processamento e análise massiva de dados;
Especificar soluções com base em workloads científicos, modelagem computacional, inteligência artificial e treinamento de modelos;
Coordenar Po Cs com fabricantes e acompanhar benchmarks;
Atuar como referência técnica em licitações e projetos B2 G e B2 B;
Manter relacionamento técnico com parceiros estratégicos (como Dell, Nvidia, AMD, SUSE, Canonical, entre outros);
Desenvolvimento de escopo de serviços técnicos para fornecimento de soluções de HPC;
Atuação menor em outros projetos e arquiteturas convencionais com Storage, servidores, virtualização, backup, etc;
Requisitos obrigatórios:
Experiência comprovada em projetos de HPC, incluindo desenho de clusters, tuning de desempenho e escalabilidade;
Conhecimento em Linux (preferencialmente SUSE, RHEL ou Ubuntu Server), SLURM, BCM, Lustre, Bee GFS ou Ceph, e outras soluções de código aberto voltadas para ambientes HPC;
Conhecimentos sobre containers para ambientes HPC/IA;
Familiaridade com interconexão de baixa latência (Infini Band, Ro CE);
Experiência com ambientes que utilizam GPUs para IA/ML/DL;
Capacidade de traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas de HPC;
Conhecimento em ferramentas auxiliares como Zabbix, Grafana, Prometheus, e outras para gerenciamento e monitoramento dos ambientes.
Diferenciais:
Certificações técnicas (NVIDIA DLI, SUSE HPC, RHEL HPC, Dell Technologies, etc.);
Experiência com editais públicos, especialmente relacionados a universidades, institutos federais ou centros de pesquisa;
Participação em implementações de projetos de computação científica ou IA em larga escala;
Vivência com software stack de AI (Py Torch, Tensor Flow) em ambientes de produção.
Conhecimento de arquiteturas para Generative AI, visual computing e outros ambientes de IA baseados em treinamento e inferência multi-GPU.
Arquiteturas de Storage NFS de alto desempenho com GPUDirect Storage para IA.
Conhecimento dos diferenciais e das ferramentas do NVIDIA AI Enterprise.
Conhecimento em ambientes de virtualização baseados em Proxmox, SUSE Rancher, Ubuntu KVM, entre outros.