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NVIDIA
Lead Systems Software Test Engineer – CSP Engagements
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Santa Clara, California, Vereinigte Staaten
Python
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Über die Stelle
NVIDIA sucht einen Senior Systems Software Test (Lead) Engineer für das Cloud Service Provider (CSP) Engagements Team, mit Fokus auf die Validierung des ML-Software-Stacks für Rechenzentrumsprodukte wie GB200 und Vera Rubin. Diese Rolle kombiniert tiefgreifende technische Expertise von der Cluster- bis zur Rack-Scale full-stack-Validierung mit kundenorientierten Verantwortlichkeiten, um Cloud-Service-Providern mit hochmodernen Trainings- und Inferenzplattformen der nächsten Generation zu ermöglichen. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Hardware und Software und validieren stabile und performante technische Lösungen vom Konzept bis zur Bereitstellung.
NVIDIA ist führend bei bahnbrechenden Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, High-Performance Computing und Visualisierung. Die GPU, unsere Erfindung, dient als visuelles Zentrum moderner Computer und ist das Herzstück unserer Produkte und Dienstleistungen. Wir haben einige der fortschrittlichsten und fleißigsten Menschen der Welt, die für uns arbeiten. Wenn Sie kreativ, fleißig und eigenmotiviert sind, möchten wir Sie kennenlernen!
Was Sie tun werden: *
- Teststrategie und Testvalidierungspläne für CSP-Integrationsmeilensteine definieren, mit Hyper-Scalern zusammenarbeiten, um deren Testmethodik zu verstehen, Lücken zu identifizieren und NVIDIA-Empfehlungen zu geben. *
- Kundenfehler in der Kundenumgebung reproduzieren, charakterisieren und triagieren. Interne Testpläne und Testergebnisse überprüfen und für jede Veröffentlichung des Rack-Scale-Produkts während der NPI-Phasen einen zusammenfassenden Testbericht veröffentlichen. *
- Korrekturen, Abhilfemaßnahmen und Release-Updates gegen bereitgestellte CSP-Softwaremodule und bekannte, gute Partnerkonfigurationen validieren. *
- Mit NVIDIA-Entwicklungsteams zusammenarbeiten, um die Ursachenanalyse voranzutreiben und die Release-Bereitschaft mit klaren Pass/Fail-Nachweisen zu bestätigen. *
- Mit CSP-Teams bei der Bereitstellung, dem Zugriff, den Break-Fix-Workflows und der Umgebungsbereitschaft zusammenarbeiten. Prägnante Zusammenfassungen zur Release-Bereitschaft für interne Stakeholder und kundenorientierte Engineering-Reviews erstellen. *
- Große Datensätze von Testergebnissen verwalten und Tools für den effizienten Abruf von Debug-Daten, Visualisierung und Berichterstattung entwickeln. *
- Mit Kunden zusammenarbeiten, um Probleme mithilfe gezielter Reproduktionsschritte zu lokalisieren, indem Stress- und Edge-Case-Tests aktiviert werden, um die Entwicklungsteams zu unterstützen. *
- Performance-Benchmarks für Training und Inferenz durchführen. Mit AE-, FAE- und Solution Architect-Teams bei der Validierung von Kundenproblemen und technischer Dokumentation zusammenarbeiten. Die gemeldeten Probleme im lokalen Labor reproduzieren.
Was wir sehen müssen: *
- Erfahrung in der Validierung, Qualitätssicherung, Systemtests, Diagnose, Plattform-Bring-up oder Release-Qualifizierung für komplexe Hardware-Software-Systeme. *
- Starkes Verständnis von Serverplattformen, Firmware, Treibern, Betriebssystemintegration, Netzwerken und groß angelegten Clusterumgebungen. *
- Praktische Erfahrung in der Fehlerbehebung über Hardware-, Firmware-, Software-, Netzwerk- und Infrastrukturebenen hinweg. *
- Fähigkeit zur Analyse von Protokollen, Telemetrie, Diagnosedaten, Automatisierungsfehlern und Systemzustandssignalen. *
- Vertrautheit mit Linux-Umgebungen, Shell-Skripting, Python oder ähnlicher Automatisierung und CI/Regression-Workflows. Erfahrung in der Erstellung von Testplänen, Regressionssuiten, Validierungsberichten und Fehlerdokumentation. *
- Starke funktionsübergreifende Kommunikationsfähigkeiten mit QA-, Entwicklungs-, Feld-, Support- und Kundenteams. *
- Fundierte Kenntnisse in Python mit starkem Hintergrund in Testautomatisierung und Testinfrastrukturdesign. Fähigkeit zur effektiven Kommunikation und Zusammenarbeit mit Partner- und Kundenteams. *
- Bachelor- oder Masterabschluss in Computer Engineering, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet (oder gleichwertige Erfahrung). *
- 8+ Jahre Erfahrung in der Systemsoftwarevalidierung.
Wege, sich von der Masse abzuheben: *
- Praktische Erfahrung in Cloud- und Cluster-Level-Bereitstellung und ML Ops. *
- Erfahrung in der Ausführung von deep learning-Workloads und zugehöriger Automatisierung.
Ihr Grundgehalt wird basierend auf Ihrem Standort, Ihrer Erfahrung und dem Gehalt von Mitarbeitern in ähnlichen Positionen bestimmt. Die Gehaltsspanne für die Stufe 4 beträgt 184,000 USD - 287,500 USD, und für die Stufe 5 beträgt sie 224,000 USD - 356,500 USD.
Bewerbungen für diese Stelle werden mindestens bis zum 15. Oktober 2026 angenommen.
Diese Ausschreibung betrifft eine bestehende Stelle.
NVIDIA nutzt KI-Tools in seinen Rekrutierungsprozessen.
NVIDIA setzt sich für die Förderung eines integrativen Arbeitsumfelds ein und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber der Chancengleichheit zu sein. Da wir die Vielfalt unserer aktuellen und zukünftigen Mitarbeiter sehr schätzen, diskriminieren wir nicht (einschließlich unserer Einstellungs- und Beförderungspraktiken) aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus, Behinderungsstatus oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen.
Sie haben außerdem Anspruch auf Aktienoptionen und Leistungen unter nvidia.com/en-us/benefits/.
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