NVIDIA und die Deutsche Telekom entwickeln gemeinsam eine industrielle KI-Cloud für Europa. Diese KI-Fabrik in Deutschland wird 10.000 GPUs auf NVIDIA DGX B200-Systemen und RTX Pro Servern hosten. Als DevOps Engineer Principal begleitest du Unternehmenskunden durch Onboarding, Schulung und frühe Einführung der KI-Plattform. Deine Verantwortung umfasst das Verstehen von Kundenanforderungen, die Unterstützung beim Lösungsdesign, die Durchführung von Proofs of Concept (PoCs) und die Sicherstellung einer reibungslosen Integration von Kunden-Workloads (LLMs, GPU-Computing, KI-Pipelines). Du agierst als vertrauenswürdiger technischer Berater und hilfst Kunden, ihre GPU-Cluster und KI-Toolchains effizient zu nutzen. In dieser Position begleitest du Kunden durch Onboarding, Schulung und frühe Implementierung modernster KI-Lösungen. Du arbeitest eng mit ihnen zusammen, um ihre technischen und geschäftlichen Anforderungen zu verstehen, unterstützt das Design maßgeschneiderter Architekturen und leitest Proofs of Concept, die den realen Mehrwert validieren.
Du stellst die reibungslose Integration komplexer Workloads sicher – vom LLM-Deployment und der GPU-Compute-Optimierung bis hin zum Aufbau von End-to-End-KI/ML-Pipelines. Als vertrauenswürdiger technischer Berater befähigst du Kunden, ihre GPU-Cluster und KI-Toolchains effizient zu nutzen, Herausforderungen zu beheben und Best Practices zu übernehmen, die ihre KI-Journey beschleunigen.
Aufgaben
• Beratung von Kunden zu allen technischen Aspekten rund um GPU-Infrastruktur und Plattformnutzung
• Leitung von Onboarding und Schulungen, Mentoring von Kundenspezialisten zur optimalen Nutzung ihrer GPU-Cluster und KI-Umgebungen
• Design und Implementierung von PoCs, einschließlich Umgebungssetup, Datenverarbeitungspipelines und Deployment-Workflows
• Durchführung von Anforderungsanalysen, Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen
• Unterstützung von Kunden bei Performance-Optimierung, Tro
📌 Principal DevOps Engineer (Granada)
🏢 Deutsche Telekom
📍 Granada
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