Lenovo

3 nov 2026

Gerente, Gestión y Automatización de Clústeres de IA

Estados Unidos

Morrisville, North Carolina, United States

PythonAWSGCPKubernetesC++RustGo

Traducción automática. Consulta el original.

POR QUÉ TRABAJAR EN LENOVO

Somos Lenovo. Hacemos lo que decimos. Nos hacemos responsables de lo que hacemos. Sorprendemos a nuestros clientes.

Lenovo es una potencia tecnológica global con unos ingresos de 83 mil millones de dólares estadounidenses, clasificada en el puesto n.º 153 de la lista Fortune Global 500, y que presta servicio a millones de clientes cada día en 180 mercados. Centrada en una visión audaz de ofrecer tecnología más inteligente para todos, Lenovo ha construido su éxito como la mayor empresa de PC del mundo con una cartera full-stack de dispositivos habilitados para IA, preparados para IA y optimizados para IA (PC, estaciones de trabajo, teléfonos inteligentes, tabletas), infraestructura (servidores, almacenamiento, edge, computación de alto rendimiento e infraestructura definida por software), software, soluciones y servicios. La inversión continua de Lenovo en innovación que cambia el mundo está construyendo un futuro más equitativo, fiable y más inteligente para todos, en todas partes. Lenovo cotiza en la bolsa de Hong Kong bajo Lenovo Group Limited (HKSE: 992) (ADR: LNVGY).

Esta transformación, junto con la innovación de Lenovo que cambia el mundo, está construyendo un futuro más inclusivo, fiable y más inteligente para todos, en todas partes. Para obtener más información, visite lenovo.com y lea las últimas noticias a través de nuestro StoryHub.

Descripción general del puesto

Buscamos un gerente de ingeniería con experiencia para liderar la estrategia técnica, la arquitectura, la integración y el desarrollo de software de gestión, despliegue, validación y automatización de clústeres de IA, aprovechando la infraestructura de IA de código abierto como base de software.

Este puesto se centra en el despliegue de infraestructura de IA/HPC bare-metal y la gestión del ciclo de vida, incluyendo la puesta en marcha, el aprovisionamiento, la validación, la automatización y la preparación operativa de servidores físicos, GPU, redes, almacenamiento e infraestructura de centros de datos. El candidato seleccionado liderará el desarrollo de software y flujos de trabajo escalables que permitan el despliegue, la validación, la monitorización y la gestión del ciclo de vida automatizados de clústeres de IA de producción.

ACTOR es la capa de software de automatización y validación de clústeres que integra los componentes de infraestructura en flujos de trabajo de despliegue, pruebas, certificación y gestión del ciclo de vida de extremo a extremo. Este puesto combina la arquitectura de software, la experiencia en infraestructura de IA/HPC, la entrega de proyectos y el liderazgo de personas para crear soluciones escalables y fiables de despliegue y validación de clústeres.

El gerente colaborará con arquitectos de soluciones, ingeniería de GPU/servidores, redes, almacenamiento, infraestructura de centros de datos, servicios, clientes y socios tecnológicos, incluidos NVIDIA y AMD, manteniendo al mismo tiempo límites de integración claros para AMD y otros entornos compatibles.

DESCRIPCIÓN Y REQUISITOS

Título del puesto: Gerente, Gestión y Automatización de Clústeres de IA

Tipo de puesto: Gerente de Ingeniería de Desarrollo

Banda: 8

Tipo de empleo: Jornada completa

Ubicación: Morrisville, NC

Importante: Este es un puesto de liderazgo en ingeniería de infraestructura de IA bare-metal. Los candidatos seleccionados tendrán experiencia en el despliegue, validación, automatización y operación de clústeres de GPU físicos, servidores, redes e infraestructura de almacenamiento. La experiencia limitada al aprovisionamiento de infraestructura virtual basada en la nube (AWS, Azure, GCP o entornos de nube pública similares) sin una experiencia significativa en despliegue y validación bare-metal generalmente no cumplirá con los requisitos de este puesto.

Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discriminamos a ningún empleado o solicitante de empleo por motivos de raza, color, sexo, edad, religión, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, estatus de veterano, discapacidad o cualquier clase protegida a nivel federal, estatal o local.

Ubicaciones adicionales:

Estados Unidos de América - Carolina del Norte - Morrisville

INFORMACIÓN GENERAL

Req # WD00108202

Área profesional: Ingeniería de Hardware

País/Región: Estados Unidos de América

Estado: Carolina del Norte

Ciudad: Morrisville

Fecha: Martes, noviembre 3, 2026

Tiempo de trabajo: Jornada completa

Ubicaciones adicionales:

Estados Unidos de América - Carolina del Norte - Morrisville

Responsabilidades clave

1. Liderazgo técnico y de ingeniería

Poseer la hoja de ruta técnica y la arquitectura de software para una solución de validación de clústeres construida sobre infraestructura de IA de código abierto, definiendo las responsabilidades entre los componentes de infraestructura, ACTOR y los sistemas de los socios.

Liderar el desarrollo de ACTOR como capa de integración y flujo de trabajo, priorizando la habilitación de hardware, la automatización del despliegue, la validación y las capacidades específicas del cliente que complementen la infraestructura de IA de código abierto subyacente.

Liderar la arquitectura de software y la automatización para el despliegue de clústeres bare-metal, la validación de hardware, la cualificación de la infraestructura, la puesta en marcha de clústeres y las pruebas de aceptación que respalden entornos de IA y HPC a escala de producción.

Definir arquitecturas modulares basadas en API que abarquen el descubrimiento, el aprovisionamiento, la configuración, la observabilidad, la validación y la gestión del ciclo de vida; tomar decisiones explícitas de reutilización, integración, extensión y construcción para evitar duplicar las capacidades de la plataforma.

Establecer estándares de ingeniería, revisiones de diseño, pruebas de integración automatizadas y prácticas de lanzamiento, incluyendo la compatibilidad de componentes, estrategias de actualización y reversión, seguridad y gestión de cambios ascendentes.

Impulsar las decisiones técnicas en torno a la repetibilidad del despliegue, la cobertura de validación, la observabilidad, la resiliencia operativa y la automatización de la gestión del ciclo de vida para entornos de clústeres de IA a gran escala.

2. Integración de plataformas

Liderar la adopción e integración de componentes seleccionados de infraestructura de IA de código abierto para operaciones de infraestructura, Kubernetes acelerado, observabilidad, seguridad, salud y resiliencia; integrar NVIDIA Network Config y NICo donde sea aplicable a la arquitectura de despliegue.

Mantener adaptadores modulares para entornos de gestión de clústeres AMD y otras plataformas compatibles, validando la compatibilidad entre proveedores de los componentes de infraestructura de IA de código abierto seleccionados.

Integrar Redfish, BMC, OpenBMC e interfaces de gestión relacionadas para admitir el aprovisionamiento de servidores bare-metal, el descubrimiento de inventario de hardware, la gestión de firmware, el control de energía, el diagnóstico, la puesta en marcha de clústeres y las operaciones del ciclo de vida.

Integrar NetBox y sistemas de gestión de infraestructura de centros de datos (DCIM).

Integrar la automatización de infraestructura basada en Ansible.

Integrar la orquestación basada en Kubernetes y operadores de GPU/red seleccionados, definiendo una propiedad clara entre la automatización de la infraestructura y las plataformas de carga de trabajo.

Integrar Slurm y las plataformas de orquestación de GPU aplicables y conectar Prometheus/Grafana con la telemetría de la plataforma en lugar de crear sistemas paralelos de programación o monitorización.

Desarrollar integraciones versionadas utilizando REST APIs e interfaces de gestión de infraestructura, con autenticación, autorización, gestión de errores y pruebas de compatibilidad.

Diseñar y automatizar flujos de trabajo de despliegue de clústeres de extremo a extremo que abarquen la integración en rack, el descubrimiento de hardware, la configuración de red, el aprovisionamiento del sistema operativo, la habilitación de GPU, las pruebas de aceptación, la validación y la entrega operativa.

Desarrollar marcos de validación para infraestructura de IA física, incluyendo la cualificación de servidores, la validación de GPU, la verificación de redes, las pruebas de integración de almacenamiento, la evaluación de la salud del clúster, la certificación de despliegue y las pruebas de preparación para la producción.

Conectar la monitorización de la salud del clúster, los diagnósticos y la telemetría con flujos de trabajo de validación y remediación accionables, con controles de ejecución seguros y entregas operativas claras.

3. Gestión de proyectos y personas

Gestionar ingenieros que entreguen integración de plataformas, automatización de clústeres, redes, operaciones de GPU, software de SO/plataforma y gestión de infraestructura.

Traducir la hoja de ruta en prioridades de ingeniería, hitos de integración y asignaciones claras, centrando el desarrollo personalizado en capacidades diferenciadas.

Liderar la ejecución de proyectos frente a los hitos del programa y los objetivos de lanzamiento de software, realizando un seguimiento de la repetibilidad del despliegue, la calidad de la integración, la preparación para la validación del hardware y la cobertura de validación.

Coordinar las dependencias entre la ingeniería interna, los equipos de soluciones, NVIDIA, AMD y otros socios, incluidos los cambios de plataforma, la escalada de defectos y los límites de soporte.

Equilibrar los compromisos de los clientes a corto plazo con una hoja de ruta de plataforma mantenible, reduciendo las integraciones fragmentadas y la carga de actualización a largo plazo.

Liderar los esfuerzos de ingeniería que apoyan la preparación para el despliegue y la validación de clústeres de IA de producción, garantizando procesos de instalación, cualificación y certificación repetibles, escalables y automatizados en entornos de clientes y centros de datos.

Desarrollar y asesorar al talento de ingeniería mientras se fomenta una cultura de excelencia técnica, colaboración, responsabilidad y mejora continua.

Requisitos mínimos

Cualificaciones requeridas

Licenciatura o máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería Eléctrica o un campo técnico relacionado.

8+ años de experiencia en ingeniería de software, ingeniería de infraestructura, gestión de clústeres, sistemas distribuidos, infraestructura de IA/HPC o áreas relacionadas.

Experiencia liderando proyectos técnicos y/o equipos de ingeniería.

Sólidas habilidades de arquitectura de software y diseño de sistemas, incluyendo integración modular, contratos API, decisiones de reutilización frente a construcción y gestión del ciclo de vida de componentes.

Experiencia práctica en el despliegue, gestión y resolución de problemas de infraestructura bare-metal basada en Linux en entornos de IA, HPC, centros de datos o computación distribuida a gran escala.

Experiencia en programación o scripting con uno o más lenguajes como Python, Go, Rust, C/C++, Bash o lenguajes comparables.

Experiencia en la integración de plataformas de infraestructura a través de APIs y tecnologías de automatización/configuración como Ansible, incluyendo pruebas automatizadas, gestión de lanzamientos y validación de compatibilidad.

Sólidos conocimientos en una o más de las siguientes áreas:

o Gestión de clústeres de IA/HPC

o Automatización de infraestructura bare-metal

o Operaciones de clústeres de GPU

o Automatización de infraestructura o redes

o Gestión de infraestructura de centros de datos (DCIM)

o Aprovisionamiento de servidores y gestión del ciclo de vida

o Validación de hardware y cualificación de clústeres

Comprensión de la infraestructura moderna de IA/HPC, incluyendo computación GPU, redes de alto rendimiento, almacenamiento, gestión de clústeres y despliegue de infraestructura física.

Experiencia en el diseño, despliegue, validación o automatización de entornos de infraestructura de IA, HPC o centros de datos bare-metal, incluyendo servidores físicos, plataformas GPU, redes, almacenamiento y sistemas de gestión de clústeres.

Experiencia con aprovisionamiento de hardware, puesta en marcha de plataformas, validación de firmware, pruebas de aceptación de infraestructura, automatización de despliegue o procesos de cualificación de infraestructura de producción.

Sólidas habilidades de comunicación, liderazgo técnico y colaboración interfuncional.

Cualificaciones preferidas

Experiencia con infraestructura de GPU NVIDIA, HGX, DGX, sistemas de clase NVL, fábricas de IA o clústeres de GPU AMD.

Familiaridad con la infraestructura de IA de código abierto y ecosistemas de software modulares, o experiencia práctica con infraestructura y componentes de proveedores como NVIDIA BCM, NICo, Mission Control, operadores de GPU/red de Kubernetes, DCGM o tecnologías de gestión de clústeres comparables.

Sólida experiencia práctica con Redfish, BMC/OpenBMC, aprovisionamiento basado en PXE, MAAS, xCAT, Foreman, Ironic, Canonical MAAS o tecnologías similares de despliegue y gestión del ciclo de vida bare-metal.

Experiencia con NetBox, DCIM, plataformas de gemelos digitales, sistemas de inventario de infraestructura, plataformas de gestión de activos o soluciones de gestión de topología.

Comprensión de InfiniBand, RoCE, Ethernet y redes de clústeres de GPU a gran escala.

Experiencia en la integración o extensión de gestión de infraestructura a escala de producción, Kubernetes, Slurm o plataformas de orquestación de GPU, incluyendo aislamiento multiinquilino, observabilidad, seguridad, gestión del ciclo de vida y resiliencia operativa.

Experiencia con MLPerf, pruebas NCCL, diagnósticos de GPU, pruebas de estrés (burn-in), pruebas de aceptación de clústeres, cualificación de hardware, certificación de plataformas o marcos de validación de despliegue.

Experiencia validando, desplegando u operando plataformas NVIDIA HGX, DGX, NVL, clústeres de GPU AMD, clústeres HPC o entornos de computación acelerada a gran escala.

Experiencia trabajando con hiperescaladores, proveedores de neocloud, proveedores de servicios en la nube (CSP), clientes empresariales u operadores de centros de datos a gran escala.

Experiencia apoyando el despliegue de infraestructura de IA a escala de rack, puesta en marcha de clústeres, cualificación de servidores, validación de firmware o actividades de certificación de despliegue de producción.

Idiomas

Gerente, Gestión y Automatización de Clústeres de IA

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DESCRIPCIÓN Y REQUISITOS

INFORMACIÓN GENERAL

Responsabilidades clave

1. Liderazgo técnico y de ingeniería

2. Integración de plataformas

3. Gestión de proyectos y personas

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