1. 設計、部署和管理用于GPU托管的云基礎設施；
2. 優化云環境中的GPU利用率和性能；
3. 使用Docker和Kubernetes實現和管理容器化作業任務；
4. 使用Terraform或CloudFormation等IaC工具自動化基礎設施部署；
5. 確保云基礎設施的安全性和合規性；
6. 監控系統性能并及時解決問題；
7. 與跨職能團隊合作，提供可擴展的云解決方案。
任職要求：
1. 計算機科學、工程或相關領域的學士學位；
2. 云平臺：
? 熟練使用主要的云服務提供商，如AWS、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure。
? 有使用GPU特定服務的經驗，如AWS EC2 P3和P4實例、GCP的NVIDIA Tesla和Azure的NC系列。
3. GPU技術：
? 深入了解GPU架構，特別是NVIDIA GPU。
? 有GPU編程（CUDA，OpenCL）經驗。
4. 容器化和編排：
? 熟練使用Docker和Kubernetes部署和管理GPU作業任務。
? 了解Kubernetes用于GPU作業任務的相關操作。
5. IaC工具：
? 使用Terraform、CloudFormation或Ansible等工具自動化云基礎設施部署的經驗。
6. 網絡和安全：
? 掌握云網絡知識，包括VPC、子網和安全組。
? 了解云環境中的安全最佳實踐，特別是關于數據隱私和安全GPU資源管理。
7. 監控和優化：
? 熟悉監控工具，如Prometheus、Grafana和云原生監控解決方案。
? 能夠在云環境中優化GPU利用率和性能。
8. 經驗
? 有豐富的云平臺工程師工作經驗，最好有管理高性能計算（HPC）或AI/ML等工作內容的經驗。
? 有設計、部署和管理可擴展云架構的經驗。
9. 項目管理：
? 領導云遷移或大規模部署項目的經驗。
? 能夠同時管理多個任務和項目。
10. 行業經驗：
? 在大量使用GPU的行業中工作過，如AI/ML、數據科學、游戲或科學計算。
11. 協作和溝通：
? 能夠與跨職能團隊合作，包括數據科學家、開發人員和業務利益相關方。
? 強大的溝通能力，能夠向非技術利益相關者闡明技術概念。
12. 個人屬性
? 問題解決能力：
? 強大的分析和故障排除技能。
? 能夠快速診