GPU Cluster Engineer (Mensch)

Deine Mission & Herausforderungen

• Du bist die zentrale Ansprechperson für NEURAs GPU‑Cluster-Infrastruktur – ein großskaliges AWS‑HyperPod‑Setup mit topmodernen GPU‑Instanzen für Foundation‑Model‑Training und kundenspezifische Fine‑Tuning‑Workloads.

• Du entwickelst das Betriebsframework, baust Self‑Service‑Tools für die ML‑Teams und arbeitest direkt mit AWS zusammen, um die Plattform auf Hyperscaler‑Ebene mitzugestalten.

• Dein Fokus liegt voll auf Cluster Engineering & Operations — nicht auf ML‑Forschung selbst, sondern darauf, dass die Leute, die forschen, eine extrem stabile, effiziente und leicht zugängliche Infrastruktur haben.

• Aufsetzen, Konfigurieren und kontinuierliches Weiterentwickeln der HyperPod‑Cluster von NEURA, inkl. HyperPod/Slurm und HyperPod/EKS‑Orchestrierungsmodellen.

• Design und Umsetzung von Strategien für Cluster-Stabilität: Node‑Failure‑Detection, automatische Job‑Recovery, Checkpoint‑Koordination und fehlertolerante Multi‑Node‑Training‑Workflows.

• Aufbau eines Workload‑Priority‑Frameworks, das mehreren Teams und Use Cases – Pretraining, Fine‑Tuning, Kundenjobs – erlaubt, Clusterkapazität fair und effizient zu teilen.

• Optimierung der End‑to‑End‑GPU‑Auslastung: Erkennen und Lösen von Bottlenecks in Compute, GPU‑Speicher, EFA‑Netzwerk und Storage‑Durchsatz.

• Enge Zusammenarbeit mit den AWS HyperPod‑Produkt‑ und Engineering‑Teams: Issues eskalieren, Learnings aus einer der größten Deployments teilen und Anforderungen für die Roadmap platzieren.

• Bereitstellung von Self‑Service‑Tools, damit ML‑Researchers und Engineers Trainingsjobs eigenständig starten, monitoren und managen können – ohne ständige Infrastrukturunterstützung.

• Erstellung von Onboarding‑Dokus, Trainingsmaterial und internen Workshops, damit User effizient arbeiten, Best Practices einhalten und Kosten ihrer Workloads verstehen.

• Infrastructure as Code ist für dich Standard. Jede Cluster‑Konfiguration, jede Änderung, jede Umgebung ist Code‑first.

• Verantwortung für Kosten- und Kapazitätsstrategie: Spot‑Management, Reserved‑Instance‑Planung, Savings Plans und laufende AWS‑Commitment‑Verhandlungen.

Auf was können wir uns freuen

• 5+ Jahre Erfahrung im Infrastructure‑ oder Systems‑Engineering, idealerweise mit Fokus auf GPU‑Cluster oder HPC‑Umgebungen.

• Tiefe praktische Erfahrung mit AWS HyperPod und AWS‑Instanzen; direkte Erfahrung mit HyperPod ist ein starker Vorteil.

• Solides Verständnis von Slurm und Kubernetes als Orchestrierungsschichten – und die Fähigkeit, ihre Trade‑offs für große GPU‑Workloads zu bewerten.

• Praktisches Wissen über Distributed Training – du weißt, was Durchsatz beeinflusst und wie man Probleme debuggt.

• Erfahrung in der Entwicklung von Self‑Service‑Tools und technischer Dokumentation für anspruchsvolle Endnutzer: Du machst komplexe Infrastruktur zugänglich, nicht nur funktionsfähig.

• Starkes Verständnis für Cloud‑Kostenmanagement im großen Maßstab: Spot‑Interruptions, Kapazitätsreservierungen, Kostenverteilung über Teams und Workloads.

• Wohlfühlen in der Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg – deine Hauptpartner sind ML‑Forschende, aber auch Product, Finance und Cloud‑Vendors.

• Sehr gute Englischkenntnisse; Deutsch ist ein Plus.