كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!
إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:
عدد الفرص التي تم تصفحها
عدد الطلبات التي تم تقديمها
استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!
هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟
اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.
هل ترغبين في المشاركة؟
في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.
ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.
Job Purpose
Provide high?throughput, consistent storage tiers (Scratch/HPS + Object) for large?scale training data ingest, checkpoints, and inference artifacts.
Roles & Responsibilities
Design/expand Lustre/BeeGFS HPS; NVMe?oF and Object (S3) tiers; align with AI dataflow and GDS.
Establish namespace, OST/MDT layout, stripe/RAID policies; tiering for warm/cold datasets.
Capacity/performance planning; rebalance and failover testing; automate snapshots and checkpoint retention.
Proactive detection of hot spots and metadata contention; schema for small?file handling.
Tune RDMA paths, page cache, IO schedulers; validate end?to?end I/O profiles for LLM training/inference.
Lead P0/P1 critical incident response for enterprise-scale AI/ML storage infrastructure supporting NVIDIA GPU clusters, ensuring rapid service restoration and minimal impact to business-critical workloads.
Act as the storage SME during major incidents involving BeeGFS, Lustre, GPFS (IBM Spectrum Scale), NFS, NVMe-oF, Parallel File Systems, and Object Storage platforms.
Perform deep-dive troubleshooting and resolution of storage performance degradation, metadata bottlenecks, I/O latency spikes, filesystem corruption, capacity exhaustion, and hardware failures.
لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.