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Redwood Materials
Customer Engineer I, Infraestructura de IA, Google Cloud
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Kubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
REQUISITOS MÍNIMOS: *
- Título de Grado en Informática, Matemáticas, un campo técnico relacionado o experiencia práctica equivalente. *
- 4 años de experiencia con infraestructura en la nube. *
- Experiencia en la creación y operación de modelos de machine learning. *
- Experiencia en la impartición de presentaciones técnicas, liderazgo de sesiones de descubrimiento y planificación.
REQUISITOS PREFERENTES: *
- Experiencia en el entrenamiento y ajuste fino de modelos grandes (es decir, de imagen, lenguaje, segmentación, recomendación, genómica) con aceleradores. *
- Experiencia con herramientas de perfilado de rendimiento (es decir, perfilador de TensorFlow, perfilador de PyTorch, Tensorboard). *
- Experiencia en el diseño/arquitectura de granjas de infraestructura a gran escala para casos de uso de IA especializados. *
- Experiencia con la contenerización, Kubernetes, Kubernetes en Google Cloud. *
- Experiencia con benchmarks de machine learning. *
- Capacidad para interactuar con líderes empresariales de nivel C o ejecutivos e influir en las decisiones.
SOBRE EL TRABAJO
Cuando las empresas líderes eligen Google Cloud, es una gran victoria para extender el poder de la computación en la nube a nivel global. Una vez que las instituciones educativas, las agencias gubernamentales y otras empresas deciden utilizar los productos de Google Cloud, tú intervienes para facilitar que su trabajo sea más productivo, móvil y colaborativo. Escuchas y ofreces lo que es más útil para el cliente. Ayudas a tus compañeros de ventas, los Googlers, a resolver problemas técnicos clave para nuestros clientes. Te coordinas con los equipos de gestión de marketing de producto e ingeniería para estar al tanto de las tendencias del sector y diseñar mejoras para los productos de Google Cloud.
Como Customer Engineer de Práctica (CE) especializado en Infraestructura de IA, colaborarás con equipos técnicos de Ventas para incubar, pilotar y desplegar los aceleradores de IA/ML líderes en la industria de Google Cloud (TPU/GPU) para startups de IA y grandes empresas. Ayudarás a los clientes a innovar más rápido utilizando la infraestructura flexible y abierta de Google Cloud.
En este puesto, identificarás oportunidades de IA a gran escala e integrarás aceleradores en las estrategias en la nube de los clientes ejecutando benchmarks de modelos, desarrollando rutas de migración y analizando la relación coste-rendimiento. En colaboración con los CE de Plataforma, escribirás código para crear prototipos, pruebas de concepto y demostraciones que resuelvan complejos desafíos de IA e influyan en el desarrollo de productos.
Recopilarás requisitos empresariales y técnicos para presentar de forma persuasiva soluciones prácticas que demuestren el valor del portafolio de Google Cloud.
Google Cloud acelera la capacidad de cada organización para transformar digitalmente su negocio e industria. Ofrecemos soluciones de nivel empresarial que aprovechan la tecnología de vanguardia de Google, y herramientas que ayudan a los desarrolladores a construir de forma más sostenible. Clientes en más de 200 países y territorios recurren a Google Cloud como su socio de confianza para permitir el crecimiento y resolver sus problemas empresariales más críticos.
El salario individual se determina por factores que incluyen habilidades relacionadas con el puesto, experiencia y educación o formación relevante.
EE. UU.: $104000 - $150000 (USD) + objetivo de bonificación del 42.86% + acciones + beneficios
].
RESPONSABILIDADES: *
- Ser un asesor de confianza para nuestros clientes, ayudándoles a comprender e incorporar aceleradores de IA en su estrategia general en la nube recomendando rutas de migración, estrategias de integración y arquitectura de aplicaciones que incorporen la infraestructura optimizada para IA de Google Cloud. *
- Demostrar cómo se diferencia Google Cloud, destacando el poder de los aceleradores trabajando con los clientes en pruebas de concepto, demostrando características, optimizando el rendimiento de los modelos, perfilando y realizando benchmarks. *
- Crear activos repetibles para capacitar a otros clientes y equipos internos. *
- Influir en la estrategia de Google Cloud en la intersección de la infraestructura y la IA/ML abogando por los requisitos de los clientes empresariales. *
- Viajar a las instalaciones de los clientes y a eventos según sea necesario.
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