États-Unis
Anduril Industries
PADO
Chef de produit, Plateforme de calcul
États-Unis
Washington, District of Columbia, United States
Kubernetes
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À propos du poste
PADO AI Orchestration, Inc., une entreprise innovante soutenue par LG NOVA, révolutionne la gestion de l'énergie pour les centres de données modernes. Pado est dirigée par une équipe d'entrepreneurs technologiques en série, cumulant plus de 60+ années d'expérience dans le secteur de l'énergie et de l'IA. Nous exploitons l'IA et le ML propriétaires pour permettre aux centres de données d'optimiser leur consommation d'énergie, d'améliorer leur résilience et d'accroître considérablement leur efficacité opérationnelle. Alors que la demande en puissance de calcul pilotée par l'IA augmente, les centres de données sont confrontés à des défis énergétiques sans précédent. PADO propose l'orchestration intelligente nécessaire pour naviguer dans ce paysage complexe.
PADO est soutenu par LG NOVA, la division d'innovation nord-américaine de LG Electronics basée dans la Silicon Valley.
PADO recherche un chef de produit stratégique et technique pour diriger notre plateforme de calcul. En tant que PM, vous serez responsable de l'intégralité du cycle de vie du produit, de l'identification des opportunités de marché et de la définition de la vision au lancement et à l'itération des fonctionnalités. Nous recherchons un « bâtisseur » qui s'épanouit dans des environnements rapides et ambigus, alliant sens commercial et compréhension approfondie de l'interaction entre les systèmes logiciels et matériels.
Responsabilités
- Stratégie de plateforme : Définir et exécuter une feuille de route à long terme pour la plateforme de calcul, validée par l'équipe de direction et soutenue par l'équipe d'ingénierie. Concevoir avec la flexibilité nécessaire pour apporter de la valeur à plusieurs segments de centres de données et d'entreprises d'infrastructure IA.
- Optimisation du calcul : Définir des capacités qui augmentent l'utilisation des GPU et le goodput : mise en file d'attente et préemption plus intelligentes, bin packing, partage de GPU fractionné et multi-tenant, et placement tenant compte de la consommation d'énergie pour intégrer plus de charge de travail dans le même MW.
- Transformer les technologies émergentes en produits adoptés : Prendre les nouvelles recherches et capacités, telles que l'optimisation pilotée par des agents et le placement des charges de travail, et les transformer en produits utilisés par les clients, via des partenariats, des intégrations ou l'open source.
- Ventes techniques et ROI : Collaborer avec les ventes pour mener des sessions de découverte et construire des arguments crédibles de ROI/TCO liés à l'utilisation des GPU, au débit de calcul et aux économies d'OpEx.
- Livraison et mesure des résultats : Gérer et mesurer les déploiements dans des environnements sur site et cloud, en assurant l'interface avec les couches DCIM, BMS et de planification des charges de travail.
- Être le lien : Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie, UX/UI, marketing, ventes et science des données pour garantir que les fonctionnalités sont logiques et intuitives. Participer aux scrums, à la planification des sprints et être prêt à lever les obstacles pour livrer les produits le plus rapidement possible.
- Étude de marché et client : Mener des efforts de voix du client (VOC) et des analyses concurrentielles pour identifier les lacunes et les nouvelles opportunités d'investissement. Être le représentant et le défenseur du client en interne pour s'assurer que toute l'équipe comprend les besoins et les attentes des clients.
- Exécution et livraison : Garantir que les produits et fonctionnalités peuvent être livrés avec une qualité et une rapidité élevées. Être le visage de PADO auprès des clients, livrer les produits aux clients et agir en tant que PM/ingénieur déployé sur le terrain si nécessaire.
- Prise de décision basée sur les données : Suivre les indicateurs de succès (KPI) tels que l'adoption, les revenus et le succès des tâches pour éclairer les futures itérations du produit.
Qualifications minimales
- Expérience professionnelle : 4 à 10+ années d'expérience en gestion de produit, en particulier avec des produits de données techniques complexes.
- Expertise dans le domaine des centres de données et du calcul IA : Solide compréhension de l'infrastructure des centres de données (serveurs, onduleurs, refroidissement), des systèmes d'alimentation (alimentation triphasée, redondance) ou des frameworks IA/ML. Solide compréhension des concepts d'orchestration de clusters HPC et IA, y compris la gestion de clusters, la planification et la surveillance.
- Expérience avec les planificateurs de charges de travail : Slurm, planification Kubernetes (Kueue, Volcano ou planificateurs personnalisés) ou similaire. Vous comprenez la mise en file d'attente, les priorités, la préemption, le gang scheduling et le fair share.
- Expérience produit 0 à 1 : Un historique de transformation de recherches ambiguës ou de capacités techniques émergentes en produits adoptés via une dynamique de partenariat, des intégrations ou l'open source.
- Orienté IA : Maîtrise technique des architectures d'agents, de l'observabilité, de la conception d'évaluation et des techniques d'expérimentation automatisées.
- Compétences analytiques : Capacité à utiliser les données et l'expérimentation (telle que les tests A/B) pour favoriser l'adoption du produit et les décisions commerciales.
- Compétences en communication : Excellentes compétences écrites et verbales, avec la capacité d'articuler des concepts techniques tant pour les ingénieurs que pour les parties prenantes de la direction.
Souhaitable
- Expérience dans l'exploitation ou la construction pour de grands clusters GPU (des centaines à des milliers de GPU) pour l'entraînement ou l'inférence.
- Familiarité avec la pile de clusters NVIDIA (NCCL, DCGM, Base Command, Run:ai, DSX) ou les équivalents AMD (ROCm, RCCL).
- Expérience avec le partitionnement et le partage de GPU (MIG, time slicing, MPS) ou les frameworks de service d'inférence (vLLM, Triton, Dynamo).
- Expérience en planification tenant compte de l'énergie, profilage énergétique des charges de travail ou contraintes d'alimentation et de refroidissement des centres de données.
- Expérience avec la télémétrie et l'observabilité des clusters (Prometheus, DCGM exporter, données de séries temporelles).
- Exposition aux modèles commerciaux de neocloud ou de GPU-as-a-service, y compris la capacité réservée et à la demande.
- Un diplôme en ingénierie ou en informatique.
Pourquoi rejoindre PADO ?
- Faites partie d'une entreprise pionnière soutenue par LG NOVA, à la pointe de l'innovation énergétique pilotée par l'IA.
- Relevez les défis énergétiques critiques auxquels est confrontée l'industrie en pleine expansion des centres de données.
- Travaillez avec une technologie IA/ML de pointe conçue pour offrir un ROI tangible et des améliorations opérationnelles.
- Opportunité d'avoir un impact significatif sur la croissance et le succès de l'entreprise.
- Collaborez avec une équipe passionnée et solidaire.
- Package de rémunération compétitif (salaire, actions et avantages).
Lieu : À distance, état adjacent à la Virginie-Occidentale préféré
PADO AI Orchestration, Inc. est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous célébrons la diversité et nous nous engageons à créer un environnement inclusif pour tous les employés.
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