الوصف الوظيفي
نبحث عن قائد أول استثنائي يجمع بين خبرة عميقة في SysOps/HPC ورؤية استراتيجية كمهندس حلول.
هذا دور نادر يجمع بين التنفيذ الفني المتميز والتفاعل مع العملاء، حيث تقوم بتصميم وتشغيل منصات GPU وHPC وKubernetes الحرجة بينما تساهم في خلق الفرص مع فرقنا التجارية.
يتطلب هذا الدور عمقًا في SysOps وHPC وDevOps.
من المتوقع أن تقضي ما لا يقل عن 60% من وقتك في التنفيذ والتنفيذ الفني.
ماذا ستفعل
المبيعات والتطوير التجاري
• الشراكة مع فرق المبيعات والحلول لتحديد وتأهيل الفرص الجديدة
• قيادة أو دعم الأنشطة الفنية قبل البيع: ورش العمل الاستكشافية، ردود RFP، عروض التصميم المعمارية
• بناء وتقديم نماذج إثبات المفهوم (POCs) التي تظهر قدرات المنصة للعملاء المحتملين
• إعداد مواد تقنية عالية الجودة
• العمل كمستشار تقني موثوق خلال محادثات العملاء، مقترحًا حلولًا تتماشى مع الأهداف التجارية
تقديم الحساب - تنفيذ SysOps وDevOps
• العمل مباشرة ضمن حسابات العملاء كمهندس SysOps/DevOps أول
• تشغيل واستكشاف الأخطاء وتحسين مجموعات Kubernetes الإنتاجية وبيئات GPU/HPC بشكل عملي
• امتلاك إدارة أنظمة Linux على مستوى عميق: ضبط النواة، التخزين، الشبكات، تحليل الأداء
• تنفيذ وصيانة خطوط أنابيب IaC، سير العمل GitOps، وأنظمة CI/CD
• العمل كنقطة تصعيد أولى للحوادث التشغيلية المعقدة داخل الحسابات
التصميم المعماري وتصميم الحلول
• تصميم هياكل منصات شاملة تشمل السحابة، الهجين، وبيئات HPC المحلية
• تحديد نماذج عزل الأحمال، هياكل الشبكات، واستراتيجيات التخزين للمنصات متعددة المستأجرين
• التوصية والتحقق من خيارات التكنولوجيا المتوافقة مع نطاق العميل، الميزانية، ونضج الفريق
• إنتاج سجلات قرارات التصميم المعمارية (ADRs)، مخططات الحلول، وكتيبات التشغيل
الكفاءات التقنية والمتطلبات
1.
التصميم المعماري ونظام التصميم
• تصميم منصات Kubernetes متعددة المجموعات ذات الجودة الإنتاجية: • RKE2، EKS (AWS)، AKS (Azure) على نطاق المؤسسات • مجموعات تدرك GPU: NVIDIA H100/A100/B200
• بنية تحتية HPC سحابية هجينة + محلية
• تحديد وتوثيق: • عزل الأحمال: مساحات الأسماء، تقسيم MIG، نماذج متعددة المستأجرين
• الشبكات: اقتران BGP، وحدات التحكم في الدخول، شبكة الخدمة (Istio/Cilium)
• التخزين: Longhorn، Ceph، أنظمة الملفات الموزعة وعالية الإنتاجية
2.
هندسة المنصة واستراتيجية GitOps
• تحديد وفرض معايير المنصة عبر دورة حياة التسليم
• أدوات GitOps: ArgoCD، Fleet - إدارة المجموعات التصريحية
• خطوط أنابيب CI/CD: Azure DevOps، Jenkins - البناء، الاختبار، الترويج
• البنية التحتية ككود: Terraform (الوحدات، الحالة البعيدة، مساحات العمل)، Ansible
• توحيد بدء تشغيل المجموعات، دورة حياة نشر التطبيقات، ترقية البيئة (Dev → QA → Prod)
3.
هندسة بنية تحتية AI/GPU (كفاءة ذات أولوية)
• تصميم وتشغيل منصات حساب GPU على نطاق واسع: • نشر مشغل GPU وإدارة دورة الحياة • تقسيم MIG (GPU متعدد الحالات) للأحمال متعددة المستأجرين
• جدولة متقدمة: Run:AI، جدولة GPU الأصلية لـ Kubernetes (مكونات الجهاز)
• فهم فئات أحمال العمل AI وتأثيراتها على البنية التحتية: • أحمال التدريب الموزعة (بيانات/نموذج/خط أنابيب متوازي)
• خطوط أنابيب الاستدلال - خادم استدلال NVIDIA Triton، تحسين TensorRT
• محاذاة البنية التحتية مع مجموعة AI الكاملة: • مجموعة CUDA، cuDNN، مكتبات الاتصال الجماعي NCCL
• الشبكات عالية السرعة: InfiniBand (HDR/NDR)، RoCE لـ RDMA
• GPUDirect RDMA/GPUDirect Storage لمسارات البيانات ذات الكمون المنخفض
4.
هندسة المراقبة والموثوقية
• تحديد وتنفيذ مراقبة شاملة: • المقاييس: Prometheus، Thanos (الاحتفاظ طويل الأجل، متعددة المجموعات)
• السجلات: Loki، Fluent Bit
• قياسات GPU: DCGM Exporter، أنظمة NVIDIA Nsight
• بناء أطر عمل تشغيلية: • تعريفات SLO/SLA وتتبع ميزانية الأخطاء
• استراتيجية التنبيه - تقليل الضوضاء، توجيه الشدة
• كتيبات استجابة الحوادث وكتيبات التشغيل
5.
الأمن وهندسة متعددة المستأجرين
• تصميم مواقف أمنية بلا ثقة للمنصات متعددة المستأجرين
• إدارة الأسرار: HashiCorp Vault، مشغل الأسرار الخارجية
• الهوية والوصول: IAM، RBAC، تكامل SSO/OIDC
• عزل الشبكة: سياسة الشبكة، تقسيم دقيق، mTLS
• مشاركة GPU الآمنة: عزل MIG، ترخيص VGPU، فرض حدود المستأجرين
6.
HPC، البيانات وهندسة التخزين (كفاءة ذات أولوية)
• فهم التخزين عالي الأداء لأحمال AI/HPC: • GPUDirect Storage - تجاوز وحدة المعالجة المركزية لـ I/O الأصلي لـ GPU
• أنظمة الملفات الموزعة: Weka (NFS/S3 عالي الإنتاجية)، Ceph (كائن/كتلة قابلة للتوسع)
• استراتيجيات تخزين الطبقات، التخزين المؤقت، وإدارة دورة حياة البيانات
• قياس والتحقق من هياكل التخزين مقابل ملفات تعريف I/O للأحمال
7.
القيادة التشغيلية وأنظمة Linux
• قيادة استجابة الحوادث وتحليل السبب الجذري (RCA) للمشكلات الحرجة في الإنتاج
• تحديد استراتيجيات الترقية، إجراءات إدارة التغيير، وخطط التعافي من الكوارث
• كتابة وصيانة كتيبات التشغيل، كتيبات التشغيل، ومحتوى قاعدة المعرفة
• دمج العمليات التنظيمية، ومتطلبات الامتثال، وسياسات الأمان في الأطر التشغيلية
• خبرة عميقة في Linux: • ضبط النواة (حاكم وحدة المعالجة المركزية، NUMA، تقارب IRQ، hugepages)
• جدولة I/O التخزين، تحسين NVMe
• ضبط كومة الشبكة لـ RDMA/InfiniBand
• تحليل أداء النظام وتحليل الاختناقات
ملف المرشح - من أنت
• أنت مرتاح لتشغيل الأنظمة الإنتاجية.
• لديك عمق أقوى في SysOps وHPC أكثر من عرض DevOps، وتقبل هذه الهوية
• يمكنك الانتقال بسلاسة بين تشغيل حادث مباشر، تقديم تصميم معماري إلى CTO، ومراجعة بيئة عرض POC
• تتواصل بوضوح مع التعقيد الفني - للمهندسين وللمعنيين على مستوى C
• تفهم لماذا تهم خيارات الأدوات المحددة (ليس فقط كيفية تكوينها) ويمكنك توضيح المزايا في محادثات ما قبل البيع
• أنت مرتاح لتحمل النتائج عبر الأبعاد التجارية (ما قبل البيع) والتسليم (العمليات)
• تزدهر في الغموض ويمكنك تحديد كل من POCs القصيرة والبرامج الطويلة الأمد للمنصة
لماذا Integrant؟
حزمة تعويضات تنافسية، إجازة مدفوعة، تغطية طبية كاملة، إلخ.
فرصة للسفر والعمل في موقع مع العملاء في الولايات المتحدة
برامج تدريب تقنية وإنجليزية داخلية
وقت مخصص للتعلم (تحقق من برنامج 4Plus1 الخاص بنا) [رابط]
قروض بدون فوائد
جداول عمل مرنة
مزايا: أحداث، غداء برعاية، منطقة ألعاب، منطقة ترفيه على السطح + المزيد!
المتطلبات
• 10+ سنوات في هندسة المنصات/البنية التحتية، مع ما لا يقل عن سنتين في دور على مستوى المهندس المعماري
• خبرة مثبتة في تشغيل Kubernetes على نطاق واسع في الإنتاج (متعددة المجموعات، متعددة المستأجرين)
• خبرة كبيرة في إدارة أنظمة Linux - النواة، الشبكات، التخزين على مستوى منخفض
• خبرة في بنية تحتية HPC و/أو GPU - خوادم GPU الفيزيائية، NCCL، InfiniBand، أو الأقمشة عالية السرعة
• خبرة مثبتة في ما قبل البيع أو التفاعل مع العملاء
• خبرة في IaC: Terraform و/أو Ansible في بيئات الإنتاج
• فهم قوي لـ GitOps وخطوط أنابيب CI/CD في إعدادات المؤسسات
مفضل بشدة
• خبرة في مشغل NVIDIA GPU، تقسيم MIG، Run:AI، أو أدوات جدولة GPU مكافئة
• معرفة بالبنية التحتية لتدريب AI الموزع (PyTorch DDP، Horovod، DeepSpeed) من منظور البنية التحتية
• معرفة بخوادم استدلال NVIDIA Triton أو خطوط أنابيب نشر TensorRT
• خبرة في Weka، Ceph، أو GPUDirect Storage في بيئات HPC/AI
• خبرة عملية مع Vault، الأسرار الخارجية، وهياكل الشبكة بلا ثقة
• تعرض لتوفير المعدن العاري وإدارة مجموعات HPC (Slurm، PBS، أو ما يعادلها)
الشهادات (ميزة إضافية)
• CKA/CKS (مدير Kubernetes معتمد/أخصائي أمان)
• RHCE/RHCA (مهندس/معماري Red Hat معتمد)
• مهندس حلول AWS/خبير مهندس حلول Azure
• زميل Terraform أو Vault من HashiCorp
• شهادات NVIDIA DLI (حوسبة GPU، بنية AI)
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
