Vereinigte Staaten
Anduril Industries
PADO
Produktmanager, Compute-Plattform
Vereinigte Staaten
Washington, District of Columbia, United States
Kubernetes
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Über die Stelle
PADO AI Orchestration, Inc., ein bahnbrechendes, von LG NOVA unterstütztes Unternehmen, revolutioniert das Energiemanagement für moderne Rechenzentren. Pado wird von einem Team aus erfahrenen Tech-Unternehmern geleitet, die über mehr als 60+ Jahre Erfahrung im Energie- und KI-Bereich verfügen. Wir nutzen proprietäre KI und ML, um Rechenzentren dabei zu unterstützen, ihren Stromverbrauch zu optimieren, die Ausfallsicherheit zu erhöhen und die betriebliche Effizienz signifikant zu verbessern. Da die Nachfrage nach KI-gestützter Rechenleistung steigt, stehen Rechenzentren vor beispiellosen energetischen Herausforderungen. PADO bietet die intelligente Orchestrierung, die erforderlich ist, um sich in diesem komplexen Umfeld zurechtzufinden.
PADO wird von LG NOVA unterstützt, der im Silicon Valley ansässigen nordamerikanischen Innovationsabteilung von LG Electronics.
PADO sucht einen strategisch denkenden und technisch versierten Produktmanager zur Leitung unserer Compute-Plattform. Als PM verantworten Sie den gesamten Produktlebenszyklus – von der Identifizierung von Marktchancen und der Definition der Vision bis hin zur Markteinführung und kontinuierlichen Weiterentwicklung von Funktionen. Wir suchen einen „Macher“, der in schnelllebigen, unklaren Umgebungen aufblüht und kaufmännisches Geschick mit einem tiefen Verständnis für das Zusammenspiel von Software- und Hardwaresystemen verbindet.
Aufgaben
- Plattformstrategie: Definieren und implementieren Sie eine langfristige Roadmap für die Compute-Plattform, die von der Geschäftsführung unterstützt und vom Engineering-Team mitgetragen wird. Entwerfen Sie Lösungen mit der nötigen Flexibilität, um Mehrwert für verschiedene Segmente von Rechenzentren und Unternehmen im Bereich KI-Infrastruktur zu schaffen.
- Optimierung der Rechenleistung: Definieren Sie Funktionen, die die GPU-Auslastung und den Goodput steigern: intelligentere Warteschlangen- und Preemption-Mechanismen, Bin Packing, fraktionierte und mandantenfähige GPU-Freigabe sowie energiebewusste Platzierung, um mehr Arbeitslast innerhalb derselben MW-Kapazität unterzubringen.
- Einführung neuer Technologien als Produkt: Überführen Sie neue Forschungsergebnisse und Funktionen, wie z. B. agentengesteuerte Optimierung und Workload-Platzierung, durch Partnerschaften, Integrationen oder Open Source in marktreife Produkte.
- Technischer Vertrieb & ROI: Arbeiten Sie eng mit dem Vertrieb zusammen, um Discovery-Sessions zu leiten und glaubwürdige ROI/TCO-Argumente zu entwickeln, die auf GPU-Auslastung, Rechen-Durchsatz und Betriebskosteneinsparungen basieren.
- Bereitstellung & Erfolgsmessung: Verwalten und messen Sie Implementierungen in On-Premise- und Cloud-Umgebungen und fungieren Sie als Schnittstelle zu DCIM-, BMS- und Workload-Scheduling-Ebenen.
- Schnittstellenfunktion: Arbeiten Sie eng mit den Teams für Engineering, UX/UI, Marketing, Vertrieb und Data Science zusammen, um sicherzustellen, dass Funktionen logisch und intuitiv sind. Nehmen Sie an Scrums und Sprint-Planungen teil und seien Sie bereit, Hindernisse aus dem Weg zu räumen, um Produkte so schnell wie möglich bereitzustellen.
- Markt- und Kundenforschung: Leiten Sie Voice-of-the-Customer (VOC)-Initiativen und Wettbewerbsanalysen, um Marktlücken und neue Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Agieren Sie intern als Kundenvertreter und Fürsprecher, um sicherzustellen, dass das gesamte Team die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden versteht.
- Umsetzung & Bereitstellung: Stellen Sie sicher, dass Produkte und Funktionen mit hoher Qualität und Geschwindigkeit geliefert werden können. Seien Sie das Gesicht von PADO bei Kunden, liefern Sie Produkte aus und agieren Sie bei Bedarf als vor Ort eingesetzter PM/Ingenieur.
- Datengestützte Entscheidungsfindung: Verfolgen Sie Erfolgskennzahlen (KPIs) wie Akzeptanz, Umsatz und Aufgabenerfolg, um zukünftige Produktiterationen zu steuern.
Mindestanforderungen
- Berufserfahrung: 4–10+ Jahre Erfahrung im Produktmanagement, insbesondere mit komplexen technischen Datenprodukten.
- Fachwissen im Bereich Rechenzentren & KI-Compute: Fundiertes Verständnis der Infrastruktur von Rechenzentren (Server, USV, Kühlung), Stromversorgungssystemen (Drehstrom, Redundanz) oder KI/ML-Frameworks. Solides Verständnis von HPC- und KI-Cluster-Orchestrierungskonzepten, einschließlich Cluster-Management, Scheduling und Monitoring.
- Erfahrung mit Workload-Schedulern: Slurm, Kubernetes-Scheduling (Kueue, Volcano oder benutzerdefinierte Scheduler) oder ähnliche. Sie verstehen Warteschlangen, Prioritäten, Preemption, Gang Scheduling und Fair Share.
- 0–1 Produkterfahrung: Nachweisliche Erfolge bei der Überführung unklarer Forschungsergebnisse oder neuer technischer Möglichkeiten in marktreife Produkte durch Partnerschaften, Integrationen oder Open Source.
- KI-Fokus: Technische Vertrautheit mit Agentenarchitekturen, Observability, Evaluierungsdesign und automatisierten Experimentiertechniken.
- Analytische Fähigkeiten: Fähigkeit, Daten und Experimente (wie A/B-Tests) zu nutzen, um die Produktakzeptanz und Geschäftsentscheidungen voranzutreiben.
- Kommunikationsfähigkeiten: Außergewöhnliche schriftliche und mündliche Ausdrucksfähigkeit mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl Ingenieuren als auch Stakeholdern auf C-Level zu vermitteln.
Wünschenswert
- Erfahrung im Betrieb oder bei der Entwicklung für große GPU-Cluster (Hunderte bis Tausende von GPUs) für Training oder Inferenz.
- Vertrautheit mit dem Cluster-Stack von NVIDIA (NCCL, DCGM, Base Command, Run:ai, DSX) oder AMD-Äquivalenten (ROCm, RCCL).
- Erfahrung mit GPU-Partitionierung und -Sharing (MIG, Time Slicing, MPS) oder Inferenz-Serving-Frameworks (vLLM, Triton, Dynamo).
- Hintergrund in energiebewusstem Scheduling, Workload-Energieprofilierung oder den Einschränkungen von Stromversorgung und Kühlung in Rechenzentren.
- Erfahrung mit Cluster-Telemetrie und Observability (Prometheus, DCGM Exporter, Zeitreihendaten).
- Erfahrung mit Neocloud- oder GPU-as-a-Service-Geschäftsmodellen, einschließlich reservierter und On-Demand-Kapazitäten.
- Ein Abschluss in Ingenieurwesen oder Informatik.
Warum zu PADO kommen?
- Werden Sie Teil eines bahnbrechenden, von LG NOVA unterstützten Unternehmens an der Spitze der KI-gesteuerten Energieinnovation.
- Gehen Sie die kritischen energetischen Herausforderungen an, vor denen die schnell wachsende Rechenzentrumsbranche steht.
- Arbeiten Sie mit modernster KI/ML-Technologie, die darauf ausgelegt ist, greifbaren ROI und betriebliche Verbesserungen zu liefern.
- Möglichkeit, das Wachstum und den Erfolg des Unternehmens maßgeblich zu beeinflussen.
- Zusammenarbeit mit einem leidenschaftlichen und unterstützenden Team.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket (Gehalt, Anteile und Sozialleistungen).
Standort: Remote, bevorzugt in einem an WV angrenzenden Bundesstaat
PADO AI Orchestration, Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir feiern Vielfalt und setzen uns für ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter ein.
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