Forward Deployed Engineer, Physical AI Infrastructure

• Tres o más años en ingeniería de software, infraestructura en la nube, DevOps, infraestructura de ML o similar, incluyendo la responsabilidad de un servicio de producción, clúster o plataforma.
• Experiencia trabajando directamente con clientes o ingenieros externos para definir el alcance de los problemas, realizar evaluaciones y explicar compensaciones técnicas (tradeoffs).
• Capacidad para convertir un problema de cliente desconocido en requisitos de infraestructura concretos.
• Experiencia práctica construyendo con LLMs o agentes, ya sea en el trabajo o de forma independiente, con comprensión de sus componentes internos (por ejemplo, transformers, KV caching o tool calling) y cómo evaluar sus resultados.
• Familiaridad con los requisitos de infraestructura empresarial, incluyendo gestión de identidad y acceso, aislamiento de red, seguridad, monitorización y fiabilidad.
• Sólidas habilidades en Python y Linux: puedes leer código desconocido, automatizar una configuración y depurar a partir de logs y métricas.
• Experiencia práctica con contenedores y Kubernetes, incluyendo configuración, redes, almacenamiento y planificación (scheduling).
• Un historial de lograr que software útil funcione con requisitos incompletos, midiendo resultados y dando seguimiento con las personas que lo utilizan.

• Ingeniería de clientes empresariales, arquitectura de soluciones, consultoría o llevar un nuevo producto desde un problema inicial del cliente hasta su adopción.
• Computación distribuida como Ray, Slurm, Spark o trabajos multi-GPU.
• Cargas de trabajo de GPU NVIDIA, incluyendo gestión de memoria, drivers, CUDA, NCCL y monitorización.
• Servicio de modelos con vLLM, SGLang, TensorRT-LLM o TGI.
• Robótica, simulación, datos sintéticos, aprendizaje por refuerzo, modelos de mundo o herramientas como Isaac Sim, Isaac Lab, Omniverse y Cosmos.
• Automatización de infraestructura e integraciones empresariales, incluyendo Terraform, CI/CD, conectividad privada y federación de identidades.

• Compensación competitiva
• Oportunidades de crecimiento profesional y aprendizaje
• Flexibilidad y autonomía
• Cultura colaborativa e innovadora
• Oportunidad de trabajar en proyectos de IA de gran impacto
• Entorno internacional y equipos con talento

Nebius está liderando una nueva era en la infraestructura de la nube para la economía global de la IA. Estamos construyendo una plataforma de nube de IA de stack completo que da soporte a desarrolladores y empresas, desde el entrenamiento de datos y modelos hasta el despliegue en producción, sin el coste y la complejidad de construir una gran infraestructura de IA/ML propia.

Creado por ingenieros, para ingenieros. Desde la orquestación de GPU a gran escala hasta la optimización de la inferencia, nos encargamos de los problemas difíciles en computación, almacenamiento, redes e IA aplicada.

Cotizamos en Nasdaq (NBIS) y tenemos nuestra sede en Ámsterdam; contamos con una presencia global con centros de I+D en Europa, el Reino Unido, Norteamérica e Israel. Nuestro equipo de más de 1.500 personas incluye a cientos de ingenieros con profunda experiencia en hardware, software e I+D de IA.

Nebius está contratando a un Forward Deployed Engineer para trabajar junto a clientes de Physical AI, dar forma a nuestros productos de infraestructura principal y probar ideas sobre qué deberíamos construir a continuación.
Trabajarás con empresas, ISVs y compañías nativas digitales que ejecutan cargas de trabajo de entrenamiento, simulación, datos sintéticos, evaluación y servicio de modelos. Al comprender sus sistemas y ayudarlos a llegar a producción, descubrirás requisitos que informarán a nuestros equipos de Cloud, Serverless y Token Factory. El objetivo es conectar las necesidades de las industrias de Physical AI con las decisiones de producto, incluyendo mejoras que beneficien a los clientes empresariales de forma más amplia.
También investigarás oportunidades para nuevos productos de Nebius. Desarrollarás hipótesis sobre necesidades no cubiertas, examinarás la demanda y las alternativas existentes, y construirás prototipos para probar con los clientes. Tus hallazgos ayudarán a determinar qué oportunidades merecen inversión y qué debe ofrecer un producto inicial.
El trabajo es práctico. Escribirás código, desplegarás y realizarás benchmarks de modelos, construirás agentes y solucionarás problemas de infraestructura junto a los ingenieros de los clientes.

La posición forma parte del equipo de go-to-market de Physical AI, con una estrecha colaboración con clientes, NVIDIA, Producto e Ingeniería.

• Trabajar con ingenieros de clientes para comprender sus cargas de trabajo, restricciones de infraestructura y requisitos de producción.
• Traducir los casos de uso de Physical AI en requisitos que los equipos de Cloud, Serverless y Token Factory puedan utilizar, respaldados por mediciones y evidencia de los clientes.
• Identificar las barreras de adopción empresarial y las necesidades comunes en diversas industrias. Trabajar con Producto e Ingeniería para evaluar brechas y probar mejoras con los clientes.
• Construir agentes que configuren, ejecuten y depuren cargas de trabajo de Physical AI, conectándolos con clústeres, planificadores (schedulers), almacenamiento y servidores de modelos.
• Desplegar y realizar benchmarks de modelos de pesos abiertos (open-weight) con stacks de servicio como vLLM o SGLang, para luego ajustarlos a las cargas de trabajo de los clientes.
• Construir prototipos y realizar evaluaciones técnicas para responder preguntas específicas sobre rendimiento, fiabilidad y adecuación del producto.
• Evaluar la demanda y las alternativas existentes para oportunidades fuera del alcance de los equipos de producto actuales, y luego construir donde haya un mercado claro.
• Depurar en Python, agentes, servidores de modelos, Kubernetes, GPUs, redes y almacenamiento. Convertir configuraciones exitosas en scripts reutilizables, despliegues y guías cortas.

Ritmo rápido - Pensamiento audaz - Crecimiento constante - Impacto significativo - Confianza y responsabilidad real - Oportunidad de dar forma al futuro de la IA