Lenovo

3 nov. 2026

Responsable, Gestion et automatisation de clusters IA

États-Unis

Morrisville, North Carolina, United States

PythonAWSGCPKubernetesC++RustGo

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POURQUOI TRAVAILLER CHEZ LENOVO

Nous sommes Lenovo. Nous tenons nos promesses. Nous sommes responsables de nos actes. Nous impressionnons nos clients.

Lenovo est une puissance technologique mondiale réalisant un chiffre d'affaires de 83 milliards de dollars US, classée n°153 au Fortune Global 500, et au service de millions de clients chaque jour sur 180 marchés. Axé sur une vision audacieuse visant à fournir une technologie plus intelligente pour tous, Lenovo a bâti son succès en tant que plus grande entreprise de PC au monde avec un portefeuille full-stack d'appareils compatibles IA, prêts pour l'IA et optimisés pour l'IA (PC, stations de travail, smartphones, tablettes), d'infrastructures (serveurs, stockage, edge, calcul haute performance et infrastructure définie par logiciel), de logiciels, de solutions et de services. L'investissement continu de Lenovo dans l'innovation qui change le monde construit un avenir plus équitable, plus fiable et plus intelligent pour tous, partout. Lenovo est cotée à la bourse de Hong Kong sous le nom de Lenovo Group Limited (HKSE : 992) (ADR : LNVGY).

Cette transformation, associée à l'innovation de Lenovo qui change le monde, construit un avenir plus inclusif, plus fiable et plus intelligent pour tous, partout. Pour en savoir plus, visitez lenovo.com et découvrez les dernières actualités via notre StoryHub.

Présentation du poste

Nous recherchons un responsable d'ingénierie expérimenté pour diriger la stratégie technique, l'architecture, l'intégration et le développement de logiciels de gestion, de déploiement, de validation et d'automatisation de clusters IA, en s'appuyant sur une infrastructure IA open-source comme base logicielle.

Ce rôle se concentre sur le déploiement d'infrastructures IA/HPC bare-metal et la gestion du cycle de vie, y compris la mise en service, le provisionnement, la validation, l'automatisation et la préparation opérationnelle des serveurs physiques, GPU, réseaux, stockage et infrastructures de centre de données. Le candidat retenu dirigera le développement de logiciels et de flux de travail évolutifs permettant le déploiement automatisé, la validation, la surveillance et la gestion du cycle de vie des clusters IA en production.

ACTOR est la couche logicielle d'automatisation et de validation de clusters qui intègre les composants d'infrastructure dans des flux de travail de déploiement, de test, de certification et de gestion du cycle de vie de bout en bout. Ce rôle combine l'architecture logicielle, l'expertise en infrastructure IA/HPC, la livraison de projets et le leadership d'équipe pour construire des solutions de déploiement et de validation de clusters évolutives et fiables.

Le responsable collaborera avec des architectes de solutions, l'ingénierie GPU/serveur, le réseau, le stockage, l'infrastructure de centre de données, les services, les clients et des partenaires technologiques, notamment NVIDIA et AMD, tout en maintenant des limites d'intégration claires pour AMD et les autres environnements pris en charge.

DESCRIPTION ET EXIGENCES

Intitulé du poste : Responsable, Gestion et automatisation de clusters IA

Type de poste : Responsable de l'ingénierie de développement

Niveau : 8

Type de contrat : Temps plein

Lieu : Morrisville, NC

Important : Il s'agit d'un rôle de leadership en ingénierie d'infrastructure IA bare-metal. Les candidats retenus devront avoir de l'expérience dans le déploiement, la validation, l'automatisation et l'exploitation de clusters GPU physiques, de serveurs, de réseaux et d'infrastructures de stockage. Une expérience limitée au provisionnement d'infrastructures virtuelles basées sur le cloud (AWS, Azure, GCP ou environnements de cloud public similaires) sans expérience significative en déploiement et validation bare-metal ne répondra généralement pas aux exigences de ce poste.

Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et ne pratiquons aucune discrimination à l'encontre d'un employé ou d'un candidat à l'emploi en raison de la race, de la couleur, du sexe, de l'âge, de la religion, de l'orientation sexuelle, de l'identité de genre, de l'origine nationale, du statut d'ancien combattant, du handicap ou de toute autre catégorie protégée par les lois fédérales, étatiques ou locales.

Lieux supplémentaires :

États-Unis d'Amérique - Caroline du Nord - Morrisville

INFORMATIONS GÉNÉRALES

Réf. n° WD00108202

Domaine de carrière : Ingénierie matérielle

Pays/Région : États-Unis d'Amérique

État : Caroline du Nord

Ville : Morrisville

Date : Mardi, novembre 3, 2026

Temps de travail : Temps plein

Lieux supplémentaires :

États-Unis d'Amérique - Caroline du Nord - Morrisville

Responsabilités clés

1. Leadership technique et en ingénierie

Assumer la responsabilité de la feuille de route technique et de l'architecture logicielle pour une solution de validation de clusters basée sur une infrastructure IA open-source, en définissant les responsabilités entre les composants d'infrastructure, ACTOR et les systèmes partenaires.

Diriger le développement d'ACTOR en tant que couche d'intégration et de flux de travail, en donnant la priorité à l'activation du matériel, à l'automatisation du déploiement, à la validation et aux capacités spécifiques aux clients qui complètent l'infrastructure IA open-source sous-jacente.

Diriger l'architecture logicielle et l'automatisation pour le déploiement de clusters bare-metal, la validation du matériel, la qualification de l'infrastructure, la mise en service de clusters et les tests d'acceptation prenant en charge les environnements IA et HPC à l'échelle de la production.

Définir des architectures modulaires pilotées par API couvrant la découverte, le provisionnement, la configuration, l'observabilité, la validation et la gestion du cycle de vie ; prendre des décisions explicites de réutilisation, d'intégration, d'extension et de construction pour éviter de dupliquer les capacités de la plateforme.

Établir des normes d'ingénierie, des revues de conception, des tests d'intégration automatisés et des pratiques de publication, y compris la compatibilité des composants, les stratégies de mise à niveau et de restauration, la sécurité et la gestion des changements en amont.

Piloter les décisions techniques concernant la répétabilité du déploiement, la couverture de validation, l'observabilité, la résilience opérationnelle et l'automatisation de la gestion du cycle de vie pour les environnements de clusters IA à grande échelle.

2. Intégration de plateforme

Diriger l'adoption et l'intégration de composants d'infrastructure IA open-source sélectionnés pour les opérations d'infrastructure, Kubernetes accéléré, l'observabilité, la sécurité, la santé et la résilience ; intégrer NVIDIA Network Config et NICo le cas échéant à l'architecture de déploiement.

Maintenir des adaptateurs modulaires pour les environnements de gestion de clusters AMD et d'autres plateformes prises en charge, en validant la compatibilité inter-fournisseurs des composants d'infrastructure IA open-source sélectionnés.

Intégrer Redfish, BMC, OpenBMC et les interfaces de gestion associées pour prendre en charge le provisionnement de serveurs bare-metal, la découverte d'inventaire matériel, la gestion du firmware, le contrôle de l'alimentation, les diagnostics, la mise en service de clusters et les opérations de cycle de vie.

Intégrer NetBox et les systèmes de gestion d'infrastructure de centre de données (DCIM).

Intégrer l'automatisation d'infrastructure basée sur Ansible.

Intégrer l'orchestration basée sur Kubernetes et les opérateurs GPU/réseau sélectionnés, en définissant une propriété claire entre l'automatisation de l'infrastructure et les plateformes de charge de travail.

Intégrer Slurm et les plateformes d'orchestration GPU applicables et connecter Prometheus/Grafana avec la télémétrie de la plateforme plutôt que de créer des systèmes de planification ou de surveillance parallèles.

Développer des intégrations versionnées utilisant REST APIs et des interfaces de gestion d'infrastructure, avec authentification, autorisation, gestion des erreurs et tests de compatibilité.

Concevoir et automatiser des flux de travail de déploiement de clusters de bout en bout couvrant l'intégration en rack, la découverte du matériel, la configuration réseau, le provisionnement du système d'exploitation, l'activation des GPU, les tests d'acceptation, la validation et le transfert opérationnel.

Développer des cadres de validation pour l'infrastructure IA physique, y compris la qualification des serveurs, la validation des GPU, la vérification du réseau, les tests d'intégration du stockage, l'évaluation de la santé des clusters, la certification du déploiement et les tests de préparation à la production.

Connecter la surveillance de la santé des clusters, les diagnostics et la télémétrie aux flux de travail de validation et de remédiation exploitables, avec des contrôles d'exécution sécurisés et des transferts opérationnels clairs.

3. Gestion de projet et des personnes

Gérer les ingénieurs travaillant sur l'intégration de plateformes, l'automatisation de clusters, le réseau, les opérations GPU, les logiciels OS/plateforme et la gestion de l'infrastructure.

Traduire la feuille de route en priorités d'ingénierie, jalons d'intégration et affectations claires, en concentrant le développement personnalisé sur des capacités différenciées.

Diriger l'exécution des projets par rapport aux jalons du programme et aux objectifs de publication logicielle, en suivant la répétabilité du déploiement, la qualité de l'intégration, la préparation à la validation du matériel et la couverture de validation.

Coordonner les dépendances entre l'ingénierie interne, les équipes de solutions, NVIDIA, AMD et d'autres partenaires, y compris les changements de plateforme, l'escalade des défauts et les limites de support.

Équilibrer les engagements clients à court terme avec une feuille de route de plateforme maintenable, en réduisant les intégrations fragmentées et la charge de mise à niveau à long terme.

Diriger les efforts d'ingénierie soutenant la préparation au déploiement et la validation des clusters IA de production, en garantissant des processus d'installation, de qualification et de certification répétables, évolutifs et automatisés dans les environnements clients et de centre de données.

Développer et encadrer les talents en ingénierie tout en favorisant une culture d'excellence technique, de collaboration, de responsabilité et d'amélioration continue.

Prérequis

Qualifications requises

Licence ou Master en informatique, génie informatique, génie électrique ou dans un domaine technique connexe.

8+ années d'expérience en ingénierie logicielle, ingénierie d'infrastructure, gestion de clusters, systèmes distribués, infrastructure IA/HPC ou domaines connexes.

Expérience dans la direction de projets techniques et/ou d'équipes d'ingénierie.

Solides compétences en architecture logicielle et en conception de systèmes, y compris l'intégration modulaire, les contrats API, les décisions de réutilisation par rapport à la construction, et la gestion du cycle de vie des composants.

Expérience pratique du déploiement, de la gestion et du dépannage d'infrastructures bare-metal basées sur Linux dans des environnements IA, HPC, de centre de données ou de calcul distribué à grande échelle.

Expérience en programmation ou en script avec un ou plusieurs langages tels que Python, Go, Rust, C/C++, Bash ou des langages comparables.

Expérience de l'intégration de plateformes d'infrastructure via APIs et des technologies d'automatisation/configuration telles que Ansible, y compris les tests automatisés, la gestion des versions et la validation de la compatibilité.

Solides connaissances dans un ou plusieurs des domaines suivants :

o Gestion de clusters IA/HPC

o Automatisation d'infrastructure bare-metal

o Opérations de clusters GPU

o Automatisation d'infrastructure ou de réseau

o Gestion d'infrastructure de centre de données (DCIM)

o Provisionnement de serveurs et gestion du cycle de vie

o Validation du matériel et qualification de clusters

Compréhension de l'infrastructure IA/HPC moderne, y compris le calcul GPU, le réseau haute performance, le stockage, la gestion de clusters et le déploiement d'infrastructure physique.

Expérience dans la conception, le déploiement, la validation ou l'automatisation d'environnements d'infrastructure IA, HPC ou de centre de données bare-metal, y compris les serveurs physiques, les plateformes GPU, le réseau, le stockage et les systèmes de gestion de clusters.

Expérience avec le provisionnement matériel, la mise en service de plateformes, la validation de firmware, les tests d'acceptation d'infrastructure, l'automatisation du déploiement ou les processus de qualification d'infrastructure de production.

Solides compétences en communication, leadership technique et collaboration interfonctionnelle.

Qualifications souhaitées

Expérience avec l'infrastructure GPU NVIDIA, HGX, DGX, les systèmes de classe NVL, les usines IA ou les clusters GPU AMD.

Familiarité avec l'infrastructure IA open-source et les écosystèmes logiciels modulaires, ou expérience pratique avec l'infrastructure et les composants des fournisseurs tels que NVIDIA BCM, NICo, Mission Control, les opérateurs GPU/réseau Kubernetes, DCGM ou des technologies de gestion de clusters comparables.

Solide expérience pratique avec Redfish, BMC/OpenBMC, le provisionnement basé sur PXE, MAAS, xCAT, Foreman, Ironic, Canonical MAAS ou des technologies de déploiement et de gestion du cycle de vie bare-metal similaires.

Expérience avec NetBox, DCIM, les plateformes de jumeaux numériques, les systèmes d'inventaire d'infrastructure, les plateformes de gestion d'actifs ou les solutions de gestion de topologie.

Compréhension d'InfiniBand, RoCE, Ethernet et du réseau de clusters GPU à grande échelle.

Expérience dans l'intégration ou l'extension de la gestion d'infrastructure à l'échelle de la production, Kubernetes, Slurm ou des plateformes d'orchestration GPU, y compris l'isolation multi-locataire, l'observabilité, la sécurité, la gestion du cycle de vie et la résilience opérationnelle.

Expérience avec MLPerf, les tests NCCL, les diagnostics GPU, les tests de rodage, les tests d'acceptation de clusters, la qualification matérielle, la certification de plateforme ou les cadres de validation de déploiement.

Expérience dans la validation, le déploiement ou l'exploitation de plateformes NVIDIA HGX, DGX, NVL, de clusters GPU AMD, de clusters HPC ou d'environnements de calcul accéléré à grande échelle.

Expérience de travail avec des hyperscalers, des fournisseurs de néocloud, des fournisseurs de services cloud (CSP), des clients entreprises ou des opérateurs de centres de données à grande échelle.

Expérience dans le soutien au déploiement d'infrastructures IA à l'échelle du rack, la mise en service de clusters, la qualification de serveurs, la validation de firmware ou les activités de certification de déploiement en production.

Langues

Responsable, Gestion et automatisation de clusters IA

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Présentation du poste

DESCRIPTION ET EXIGENCES

INFORMATIONS GÉNÉRALES

Responsabilités clés

1. Leadership technique et en ingénierie

2. Intégration de plateforme

3. Gestion de projet et des personnes

Prérequis

Qualifications requises

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