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Trabajos remotos de ingeniero Azure/GCP

En Turing estamos buscando ingenieros Azure/GCP remotos que serán responsables de desarrollar soluciones en la nube robustas, escalables, pragmáticas y realistas. Obtén la oportunidad de trabajar con las principales empresas de EE. UU. y asciende rápidamente de rango.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Colaborar con las partes interesadas clave para identificar, analizar y gestionar los requisitos empresariales.
  • Conceptualizar la iniciativa de migración a la nube, incluyendo su impacto en la infraestructura, las redes y la seguridad.
  • Investigar, evaluar e implementar tecnologías de la nube avanzadas para agregar valor al negocio.
  • Implementar Infraestructura como código (IaC) para administrar los componentes de la infraestructura de manera más efectiva.
  • Idear, diseñar, construir e implementar sistemas CI/CD para respaldar el aprovisionamiento.
  • Colaborar con los ingenieros de DevOps para determinar los recursos necesarios de Azure.
  • Crear estrategias y establecer un entorno empresarial seguro y bien administrado en Azure.
  • Ayudar a los miembros del equipo a definir y seguir los últimos estándares y buenas prácticas de tecnología en la nube.
  • Colaborar con el equipo de seguridad de TI y los arquitectos de soluciones para cualquier problema relacionado con la seguridad.
  • Tomar posesión de la conceptualización, presentación y ejecución de ideas en múltiples proyectos de desarrollo de software.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura o Maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación o TI (o experiencia equivalente).
  • Al menos +3 años de experiencia en ingeniería de la nube (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente calificados).
  • Experiencia en Azure Functions, Azure Databricks y su arquitectura.
  • Profundo conocimiento en Azure Machine Learning Services y su arquitectura.
  • Experiencia comprobable en proveedores de servicios de la nube, específicamente GCP, su infraestructura y configuraciones.
  • Conocimientos demostrables en administración y scripting de Linux y/o Windows.
  • Amplia experiencia en canalizaciones de CI/CD y herramientas de prueba continua.
  • Experiencia con uno o más lenguajes de programación, incluyendo Python, Ruby, Java, JavaScript, Go, Groovy, Scala, etc.
  • Experiencia en scripting de automatización utilizando herramientas como Terraform, Ansible, etc.
  • Dominio de las herramientas de seguridad y cumplimiento de Google como IAM, KMS, Resource Manager, etc.
  • Fuerte comprensión de Kubernetes y las tecnologías de contenedorización.
  • Experiencia en APIs REST y PowerShell scripting.
  • Fluidez en Inglés para comunicarse de manera efectiva.
  • Capacidad para trabajar a tiempo completo (40 horas/semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Conocimiento de los principios y protocolos de red.
  • Idea básica de GCP BigQuery, Dataproc y Dataflow.
  • Familiaridad con el desarrollo guiado por pruebas.
  • Se preferirían los solicitantes certificados por Azure.
  • Experiencia trabajando en un entorno Agile.
  • Excelentes habilidades técnicas, analíticas y de resolución de problemas.
  • Fuertes habilidades de comunicación y organización.

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Elite US Jobs

1Empleos de élite en EE. UU.

Los desarrolladores de Turing obtienen un salario superior al del mercado local en la mayoría de los países gracias a que colaboran con las mejores empresas estadounidenses.
Career Growth

2Crecimiento profesional

Crece rápidamente trabajando en problemas desafiantes, tanto técnicos como de negocio utilizando las tecnologías más actuales.
Developer success support

3Asistencia al Desarrollador

Mientras estes emparejado, disfruta de asistencia 24/7 a los desarrolladores.

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4.6DE 5
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  2. Realiza nuestras pruebasy entrevistas

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  3. Recibe ofertas de trabajo

    Las mejores empresas de EE.UU. y Silicon Valley te elegirán como colaborador.

  4. Obtén el trabajo de tus sueños

    Una vez que seas parte de Turing, ya no tendrás que volver a buscar otro trabajo.

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¿Cómo convertirte en ingeniero Azure/GCP?

El desarrollo de software es un proceso de varios pasos que puede tardar mucho tiempo en completarse. El proceso incluye el desarrollo, la implementación, las pruebas y el diseño. Los ingenieros Azure/GCP colaboran para garantizar que todas las etapas estén libres de errores y bien optimizadas.

GCP es un conjunto de servicios de computación en la nube basados ​​en el framework de Google App Engine, que permite que las aplicaciones web se alojen desde los centros de datos de Google. Desde su creación en 2008, ha evolucionado hasta convertirse en una de las plataformas de computación en la nube líderes del mercado, aunque todavía está detrás de Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure en términos de participación en el mercado.

Por su parte, Azure es una plataforma en la nube que permite acceder y administrar los servicios en la nube de Microsoft y otros recursos. Estos recursos y servicios incluyen almacenamiento y transformación de datos según tus especificaciones. Azure ofrece más de 200 servicios divididos en 18 categorías, que incluyen redes, IoT, computación, almacenamiento, migración, análisis, inteligencia artificial, machine learning, contenedores, herramientas para desarrolladores, herramientas de administración, bases de datos, seguridad, DevOps, servicios web y más.

¿Cuál es el alcance de un ingeniero Azure/GCP?

Azure es el negocio de mayor y más rápido crecimiento de Microsoft, y es especialmente importante para las empresas con una estrategia comercial "Mobile First, Cloud First". Con base en la fortaleza de la industria de Microsoft, es fácil concluir que Azure seguirá creciendo en las áreas tecnológicas más relevantes. Debido a que la mayoría de los servicios y sistemas que pueden analizar y procesar esa información están alojados en la nube, la próxima ola de tecnología se centrará en los datos.

Google Cloud Platform (GCP) es un servicio de computación en la nube pública que proporciona una variedad de servicios de desarrollo de aplicaciones, almacenamiento y computación alojados. Los desarrolladores de software, los administradores de la nube y los expertos en TI empresarial pueden acceder a los servicios de GCP a través de la Internet pública o una conexión de red dedicada.

Las empresas deben contratar a los mejores ingenieros Azure/GCP para obtener los beneficios del servicio de computación, almacenamiento, redes, big data, ML e IoT, así como herramientas de desarrollo, seguridad y administración de la nube.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un ingeniero Azure/GCP?

Si bien los roles de un ingeniero Azure/GCP varían según el proyecto, también son responsables de una variedad de tareas, como diseñar soluciones, arquitectura, representar productos en reuniones con clientes, trabajar en la arquitectura de GCP de acuerdo con las necesidades de la empresa y requisitos, y así sucesivamente.

Los ingenieros Azure/GCP trabajan con arquitectos de soluciones en la nube, DBA de la nube, administradores de la nube y clientes para implementar soluciones. Este rol implica la participación en todos los aspectos del desarrollo de la nube, desde los requisitos, la definición y el diseño hasta el desarrollo, la implementación, el mantenimiento, y el ajuste y la supervisión del rendimiento.

Si estás buscando trabajos remotos de ingeniero Azure/GCP, a continuación se mencionan algunas de las responsabilidades:
Trabajar con productos de Microsoft como PowerShell, Office 365 y otros que están integrados con Azure.

  • Estar involucrado en el desarrollo de aplicaciones y tener conocimiento de lenguajes como SQL, JavaScript y HTML.
  • Con los servicios nativos de Azure, abordar las necesidades tecnológicas y de resiliencia de la empresa.
  • Impulsar la estrategia de supervisión de software, así como la gestión de identidad, acceso y configuración.
  • Liderar el proceso de diseño de conectividad de red.
  • Desarrollar, implementar y depurar aplicaciones en la nube.
  • Experiencia en el uso de APIs, interfaces de línea de comandos y SDK para desarrollar aplicaciones.
  • Comprensión de las características clave de los proveedores de servicios en la nube.
  • Conocimiento de la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones.
  • Para implementar aplicaciones, utilizar canalizaciones de integración y distribución continuas.
  • Código para implementar medidas críticas de seguridad.
  • Escribir, corregir y depurar los módulos de código.
  • Habilidades en la escritura de código para aplicaciones sin servidor.
  • Comprender cómo se utilizan los contenedores en los procesos de desarrollo.

¿Cómo convertirte en un ingeniero Azure/GCP?

Las personas pueden convertirse en especialistas gracias a la certificación DevOps Cloud Professional. Además, para puestos bien remunerados, se requieren credenciales como la certificación Professional Cloud Developer de Google. Sobre todo, el examen de Professional Cloud Developer te ayudará a desarrollar aplicaciones con servicios de soporte. En otras palabras, utilizarás los servicios profesionales de Google Cloud para proporcionar las mejores prácticas para completar las actividades relacionadas con la aplicación.

Varias certificaciones de desarrollador Azure pueden ayudarte a conseguir un trabajo como desarrollador Azure más rápido. La certificación distingue tu perfil de la multitud y demuestra que posees las habilidades y el potencial necesarios para sobresalir en el sector. Microsoft también ofrece certificaciones para aquellos que deseen trabajar como desarrolladores Azure.
Se requiere una licenciatura para el puesto de desarrollador Azure/GCP. Idealmente, un título en informática, seguridad cibernética, seguridad de la información, ingeniería o tecnología de la información. Las certificaciones incluyen AWS Certified Architect, MCSE nuevas certificaciones basadas en roles (Azure), GCP Cloud Architect, CCSP y CISSP.

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Habilidades necesarias para convertirte en ingeniero Azure/GCP

1. Ingeniería en la nube

No puedes comenzar con la computación en la nube a menos que primero comprendas cómo funcionan los diferentes proveedores de servicios en la nube. Los proveedores de servicios en la nube, como GCP o Azure de Microsoft, ofrecen servicios integrales como cómputo, almacenamiento, bases de datos, machine learning y migración, lo que permite manejar prácticamente todo lo relacionado con la computación en la nube. Esto lo convierte en un talento fundamental para los ingenieros de la nube.

2. Diseño de aplicaciones nativas en la nube

Para asegurarte de que tus aplicaciones funcionen y sean seguras, necesitarás una base teórica sólida en los conceptos de diseño de aplicaciones. También debes conocer la gama completa de servicios GCP que están disponibles para tomar las mejores decisiones de arquitectura de datos y almacenamiento.

3. Red en la nube

Está vinculada a la computación en la nube porque los recursos informáticos centralizados se comparten para los clientes a través de la nube. Se ha provocado una tendencia de trasladar más operaciones de gestión de redes a la nube, reduciendo así la necesidad de dispositivos de consumo para operar la red. Debido a la mejora de la conectividad a Internet y al ancho de banda WAN estable, ahora se pueden llevar a la nube más operaciones de administración de redes. Los clientes buscan formas más sencillas de configurar y acceder a las redes mediante un servicio basado en la nube, lo que ha aumentado la demanda de redes en la nube. Los ingenieros remotos de Azure/GCP también pueden estar a cargo de crear mecanismos de ajuste automatizados para garantizar que la red responda a los requisitos del usuario. Como resultado, conocer los fundamentos de las redes y las redes virtuales son habilidades críticas de los ingenieros en la nube porque son fundamentales para las redes en la nube.

4. Linux

Su naturaleza de código abierto, la facilidad de personalización, la seguridad y otros beneficios hacen de Linux el sueño de un programador. Linux se utiliza en una variedad de plataformas en la nube porque los proveedores de la nube son conscientes de ello. Los ingenieros Azure/GCP deben ser capaces de diseñar, planificar, construir, administrar y mantener servidores Linux en un entorno de nube.

5. Virtualización

Al ejecutar varias "computadoras virtuales" una al lado de la otra en el mismo hardware, imitando varios componentes de sus sistemas de TI, el software de virtualización ha permitido a muchos usuarios reducir o utilizar mejor sus activos de hardware. La virtualización es esencial para que las organizaciones obtengan acceso a recursos escalables y tolerantes a fallas. Una sólida comprensión de la virtualización o servicios como máquinas virtuales, EC2 y Lambda sería un paso significativo hacia la informática sin servidor. Como resultado, es un conocimiento de ingeniero de nube de primer nivel.

6. Contenedores

Los contenedores son una técnica de empaquetamiento lógico para aplicaciones que permite separarse del entorno en el que operan. Este desacoplamiento permite que las aplicaciones basadas en contenedores se implementen de manera rápida y confiable, independientemente de si el entorno de destino es un centro de datos privado, una nube pública o incluso la computadora portátil de un desarrollador. Como resultado, comprender cómo funcionan los contenedores populares como Kubernetes y Docker puede ayudar a tu CV en el dominio de la nube.

7. Habilidades de programación

Cuando se trata de habilidades de ingeniería en la nube, no se puede pasar por alto el papel de los desarrolladores. Los programadores pueden crear, implementar y administrar aplicaciones rápidamente. En la computación en la nube, esta propiedad se utiliza para la escalabilidad y la solidez. Como resultado, puede ser ventajoso comprender los lenguajes o frameworks de programación apropiados. Algunos de los mejores ingenieros Azure/GCP dominan .NET, SQL, Python y Java.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de ingeniero Azure/GCP?

Es extremadamente gratificante trabajar como desarrollador. Sin embargo, se requiere una comprensión profunda de los lenguajes de programación. Asimismo, una recomendación es que practiques hasta que lo hagas bien. Además, tener una visión de producto es necesario para estar sincronizado con el equipo. Las buenas habilidades de comunicación permiten a los miembros del equipo colaborar y priorizar el trabajo de acuerdo con el plan a largo plazo.

Turing te ha facilitado un poco las cosas en tu búsqueda de trabajos remotos de ingeniero Azure/GCP. Turing ofrece los mejores trabajos que te ayudarán a avanzar en tu carrera. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y consigue trabajos remotos de ingeniero Azure/GCP a largo plazo y de tiempo completo con mejores salarios y oportunidades de progreso.

¿Por qué convertirte en ingeniero Azure/GCP en Turing?

Empleos de elite en EE. UU.

Oportunidades a largo plazo para trabajar en las principales compañías estadounidenses que están impulsadas por una misión, con una gran compensación económica.

Crecimiento profesional

Trabaja en problemas técnicos y comerciales desafiantes utilizando tecnología de vanguardia para acelerar el crecimiento de tu carrera.

Comunidad de desarrolladores exclusiva

Únete a una comunidad mundial de desarrolladores de software de elite.

Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que solicitar otro trabajo

Los compromisos de Turing son a largo plazo y de tiempo completo. Cuando un proyecto llega a su fin, nuestro equipo se pone a trabajar identificando el próximo para ti en cuestión de semanas.

Trabajas desde la comodidad de tu casa

Turing te permite trabajar según tu conveniencia. Tenemos horarios de trabajo flexibles y puedes trabajar para las principales empresas estadounidenses desde la comodidad de tu hogar.

Gran compensación económica

Trabajando con las principales compañías estadounidenses, los desarrolladores de Turing ganan más que el salario estándar del mercado en la mayoría de los países.

¿Cuánto paga Turing a sus ingenieros Azure/GCP?

Turing te ayuda recomendándote un rango salarial que te permitirá encontrar con una oportunidad fructífera y a largo plazo. La mayoría de nuestras recomendaciones se basan en un análisis de las condiciones del mercado y la demanda de los clientes. Turing, por otro lado, cree en la adaptabilidad. Como resultado, cada ingeniero Azure/GCP puede establecer su propio rango salarial en función de sus habilidades y experiencia.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

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Principal AI Engineer - US NYC

Principal AI Engineer

Location: US(NYC)- 3(WFO)

Employment Type: Full Time (Overlapping EST)

Experience Level: Staff/Principal (8–14 years)


About the Role

Turing is hiring a Staff/Principal AI Engineer to lead enterprise-scale agentic AI implementations for Fortune 500 clients. This is a hands-on engineering role focused on designing and shipping autonomous, tool-calling AI systems — agents that reason over enterprise context, invoke real systems through secure interfaces, and operate reliably at scale under strict latency, cost, and governance constraints.

You will own these systems end to end: the data pipelines feeding them, the backend services around them, the agent orchestration layer, the evaluation harness that keeps them honest, and the cloud infrastructure they run on. We are looking for engineers with genuine software engineering and data science depth who have taken agentic systems all the way to production.

What We're Looking For

Engineering foundation

  • 8–14 years of software engineering experience, with strong hands-on large-scale Python
  • Working depth in at least one systems or backend language — Go, Rust, Java, or C/C++ — and the judgment to know when to reach for it
  • Strong data structures and algorithms.
  • Strong understanding of APIs, microservices, and system design
  • Hands-on experience building and operating data pipelines and production-grade distributed systems.

Agentic AI and LLMs

  • 2+ years of hands-on LLM engineering, with at least couple agentic system you designed and took to production
  • Production experience with agent frameworks — LangGraph, Google ADK, CrewAI, Claude Agent SDK, or equivalent — and the fluency to move between them as the ecosystem evolves
  • Experience building MCP (Model Context Protocol) servers and tool-calling interfaces
  • RAG from first principles: chunking strategy, embeddings, vector and hybrid retrieval, reranking, and response validation
  • Strong experience with vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate, FAISS, etc. or cloud equivalents)
  • Design of guardrails and reliability patterns — validators, policy checks, self-correction loops, deterministic fallbacks, circuit breakers, and rollback paths

Optimization

  • Deep familiarity with token optimization and context-window management — context shaping, pruning, and compaction
  • Latency and cost optimization through caching, model routing, batching, streaming, and parallel tool calls
  • Performance testing and tuning systems against defined SLOs

Evaluation

  • Experience building evaluation frameworks for LLM systems — offline eval sets, continuous online evaluation, and regression detection
  • Instrumentation and traceability suitable for regulated enterprise environments using tools like LangSmith, Langfuse, etc.

Cloud

  • Hands-on AWS: containerized services (ECS/EKS), serverless (Lambda), data services (S3, DynamoDB, Redshift) and orchestration (Step Functions); Azure or GCP equivalents also valued
  • Familiarity with CI/CD pipelines and DevOps practices
  • Infrastructure as code with Terraform or CloudFormation, and mature CI/CD practice

Working traits

  • Strong analytical problem-solving with a bias to ownership and urgency
  • Clear cross-team communication, working directly with client stakeholders to translate business problems into technical roadmaps
  • Able to work productively in ambiguity from system-level documentation and ramp quickly in unfamiliar codebases

Good to Have

  • Experience with managed AI platforms — Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure AI — paired with fluency in the underlying fundamentals

Roles & Responsibilities

  • Design and build agentic systems: Lead the architecture and implementation of tool-calling agents that combine retrieval, structured reasoning, and secure action execution with least-privilege access.
  • Productionize LLM applications: Build retrieval pipelines, prompt synthesis, response validation, and self-correction loops, backed by rigorous evaluation.
  • Own the full stack: Deliver the data pipelines, backend services, distributed compute, and orchestration layer that agentic systems depend on — not only the model invocation.
  • Engineer for reliability and governance: Build validator models, adversarial test suites, and policy checks; enforce deterministic fallbacks and rollback strategies; instrument continuous evaluation.
  • Optimize for cost and latency: Drive measurable improvements in token efficiency, response time, and unit economics against defined SLOs.
  • Codebase ownership: Build, maintain, and review high-quality Python and SQL, with an emphasis on reusable components, scalability, and performance.
  • Cloud integration: Deploy AI applications on AWS, Azure, or GCP with optimized resource usage and robust CI/CD.
  • Cross-functional collaboration: Partner with product owners, data scientists, and business SMEs to define requirements and deliver impactful AI products.
  • Mentoring and technical leadership: Set engineering standards and share knowledge across the team, raising the bar on AI and software engineering practice.
Finance
10K+ employees
PythonGoRust+ 4
briefcase
Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

  • Location: USA [with regular on-site travel required to client site]
  • Target Start Date: 1 Sep
  • Time Commitment: 8 weeks full-time
  • Experience Level: 12–15+ Years

Core Objective: Architect, benchmark, and optimize an end-to-end computer vision and low-latency execution pipeline—combining spatial geometric math with low-level C++/CUDA acceleration directly on NVIDIA Jetson embedded edge hardware (Orin NX / AGX Orin) to achieve sub-10 ms processing latency.

Key Responsibilities

  1. Model Selection & Spatial Math: Evaluate real-time detection topologies (e.g. YOLO) at 100+ FPS and build 2D perspective homography unwarping, lens undistortion, and spatial algorithms to convert pixel coordinates into physical millimeter units within tight error bounds (millimeter level accuracy).
  2. TensorRT INT8 Acceleration: Execute Post-Training Quantization to compile PyTorch/ONNX models into high-throughput TensorRT INT8/FP16 engines on Jetson Orin hardware without accuracy degradation.
  3. Zero-Copy Memory Architecture:  Engineer zero-copy memory pipelines using NVIDIA Memory Management and DMA transfers to eliminate bottlenecks.
  4. Compiled C++ Execution & I/O: Build compiled C++17 execution frameworks with multi-threaded lock-free ring buffers and non-blocking asynchronous socket communication.
  5. Nsight Profiling & Roadmapping: Instrument stage-by-stage pipeline latency using NVIDIA Nsight Systems/NVTX markers to bound tail latency, author feasibility reports, and design technical roadmaps.

Key Qualifications & Experience

  1. Full-Stack Edge AI Experience: 12–15+ years of experience bridging real-time computer vision algorithm design, spatial geometry, and low-level C++/CUDA execution on embedded edge hardware.
  2. NVIDIA Jetson Ecosystem: Deep expertise in Jetson embedded platforms (Orin NX, AGX Orin, L4T, power profiles, core pinning) and a proven track record compiling/tuning TensorRT FP16/INT8 engines via PTQ/QAT.
  3. Optical & Spatial Geometry: Expertise in 2D/3D camera calibration, perspective homography transformations, lens distortion modeling, and millimeter sizing math in industrial settings.
  4. Low-Latency Systems Engineering: Expertise in zero-copy shared memory, DMA frame buffers, lock-free queues, custom CUDA plugins, and microsecond profiling via Nsight Systems and NVTX markers.
  5. Tooling & Industrial I/O: Proficiency in C++17, Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, non-blocking asynchronous sockets (UDP, PLC integration), and building automated dataset benchmarking harnesses.
Manufacturing
10K+ employees
C++CUDANVIDIA Omniverse+ 5
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