# О Nebius
Nebius открывает новую эру облачной инфраструктуры для глобальной экономики ИИ. Мы создаём полноценную облачную AI-платформу, которая сопровождает разработчиков и предприятия от данных и обучения моделей до промышленного развёртывания — без затрат и сложности построения масштабной внутренней AI/ML-инфраструктуры.
Создано инженерами для инженеров. От оркестрации GPU в большом масштабе до оптимизации инференса — мы решаем сложные задачи в области вычислений, хранения, сетей и прикладного ИИ.
Компания торгуется на Nasdaq (NBIS), штаб-квартира в Амстердаме, глобальное присутствие и центры R&D в Европе, Великобритании, Северной Америке и Израиле. В нашей команде более 1 500 человек, среди них сотни инженеров с глубокой экспертизой в hardware, software и AI R&D.
# Роль
Forward Deployed Engineer, Cloud Platform — старшая роль индивидуального контрибьютора с высокой автономией, отвечающая за инфраструктурный фундамент, который делает физическую AI-платформу быстрой, надёжной, масштабируемой, безопасной и экономически эффективной. Вы работаете со стратегическими клиентами и ISV-партнёрами, встроены напрямую в их инженерные команды и поставляете в продакшен инфраструктуру, на которой клиенты запускают реальные физические AI-нагрузки, а не только демо. Ваша задача — чтобы платформа воспринималась как продукт, а не как набор облачных скриптов.
Вы работаете вместе с Field CTO и руководителем направления Physical AI и тесно взаимодействуете с FDE по Physical AI Systems и Platform & Product. В каждом аккаунте вы ведёте техническое исполнение end-to-end: discovery, scoping, проектирование инфраструктуры, сборку и вывод в продакшен. Между аккаунтами вы превращаете повторяющиеся инфраструктурные боли в переиспользуемые возможности платформы и вместе с Product и Engineering встраиваете их в ядро платформы. Ваша полевая работа — главный вход для roadmap Nebius Physical AI.
Допускается удалённая работа из США (предпочтительно SF Bay Area, CA или Austin, TX).
В ваши обязанности войдёт:
•Полная ответственность внутри стратегических аккаунтов: ведение discovery, технического scoping, проектирования инфраструктуры, сборки и вывода в продакшен для каждого design partner и ISV-engagement, превращение неоднозначных инфраструктурных задач в разворачиваемые продакшен-системы.
•Облачная инфраструктура и оркестрация вычислений: создание и эксплуатация облачной инфраструктуры, на которой работают физические AI-workflow клиентов. Ответственность за оркестрацию вычислений для симуляции, обучения, оценки, инференса и batch-нагрузок — не только что запускается, но и как это работает в масштабе.
•Сервисы платформы: разработка платформенных сервисов для выполнения задач, планирования, повторных попыток, observability, логирования, секретов, контроля доступа и учёта затрат. Интеграция облачных сервисов Nebius в продуктовый опыт, чтобы сложность инфраструктуры была скрыта от клиентов.
•Инфраструктура онбординга клиентов: создание инфраструктуры онбординга для пилотов, включая sandbox-окружения, хранение датасетов, выполнение workflow и развёртывание, и обеспечение того, чтобы ранние нагрузки клиентов реально работали: безопасно, изолированно, с observability и надёжно.
•Надёжность, безопасность и затраты: оптимизация облачных затрат, утилизации, производительности и надёжности по нагрузкам, отладка инфраструктурных проблем на уровнях приложения, сети, хранения, вычислений и оркестрации — там, где сбой реально возникает.
•Взаимодействие с другими FDE: совместная работа с Physical AI Systems FDE для GPU-интенсивных пайплайнов симуляции, обучения и оценки и с Platform & Product FDE для вывода возможностей инфраструктуры через понятные API, SDK и продуктовые workflow.
•Долгосрочная архитектура: участие в определении долгосрочной инфраструктурной архитектуры для multi-tenant SaaS, enterprise-развёртываний и высокопроизводительных физических AI-нагрузок.
•Кодификация паттернов и продуктизация: превращение повторяющихся инфраструктурных болей клиентов в переиспользуемые возможности платформы. Совместная работа с Field CTO, Product и Engineering, чтобы встроить их в ядро платформы. Каждый engagement — драйвер для следующих десяти.
•Высокая скорость разработки: использование современных AI-инструментов для кода (Claude Code, Codex, Cursor) как основного усилителя. Сжатие сроков сборки с недель до дней. Скорость инженерной разработки — один из ключевых показателей успеха.
•Enablement в поле и петли обратной связи: совместная разработка reference architectures, solution templates и технических блогов для более широкого поля Nebius и поддержка структурированных каналов, чтобы знания от клиентов возвращались к Field CTO, Product и Engineering.
Мы ожидаем от вас:
•6+ лет практической инженерии: сильный опыт backend, облачной инфраструктуры, platform engineering или SRE, минимум два года в клиентоориентированной или deployment-ориентированной технической роли (Forward Deployed Engineer, founding engineer, технический сооснователь, tech lead, встроенный в стратегических клиентов, или эквивалент).
•Распределённые системы и compute-платформы: опыт создания распределённых систем, оркестрации задач, compute-платформ, internal developer platforms или ML-инфраструктуры.
•Сильное системное программирование: уверенное владение Python, Go или аналогичными языками для систем и backend.
•AI-native workflow разработки: свободное использование современных AI-инструментов для кода (Claude Code, Codex, Cursor) как основного усилителя для быстрого проектирования, реализации, тестирования, отладки и рефакторинга production-quality ПО.
•Cloud-native toolchain: опыт с Kubernetes, контейнерами, CI/CD, observability, облачными сетями, хранением, IAM/RBAC и infrastructure as code.
•GPU и HPC-нагрузки: знакомство с GPU-нагрузками, batch-задачами, пайплайнами обучения, inference-нагрузками или HPC-подобными compute-окружениями.
•Отладка на всех уровнях: подтверждённая способность отлаживать инфраструктурные проблемы на уровнях приложения, сети, хранения, вычислений и оркестрации.
•Инстинкты безопасности и надёжности: сильное чувство изоляции, RBAC, uptime и трассируемости для нагрузок, затрагивающих клиентов.
•Высокая инициативность: вы действуете в неопределённости без ожидания разрешения, с уклоном к простой, компонуемой инфраструктуре под реальные workflow клиентов, а не к назначению ещё одной встречи.
•Коммуникация: сильные письменные и устные навыки. Вы уверенно ведёте технический диалог с CTO клиента и можете доложить о design partner engagement руководителю Physical AI.
Будет плюсом, если у вас есть:
•Предыдущий опыт Forward Deployed Engineer или эквивалентной клиенто-встроенной инженерной функции в передовой компании.
•Опыт работы с Nebius, AWS, GCP, Azure, Lambda Labs или другой AI-облачной инфраструктурой.
•Опыт со Slurm, Soperator, планированием GPU в Kubernetes, Ray, Argo, Airflow, Metaflow или аналогичными инструментами оркестрации.
•Опыт с инфраструктурой обучения ML, model serving, нагрузками симуляции или крупномасштабными data pipeline.
•Опыт поддержки enterprise-клиентов, design partners или production-пилотов.
•Знакомство с инфраструктурой NVIDIA GPU, CUDA-нагрузками, Isaac Sim, Omniverse или симуляцией в масштабе.
Льготы и преимущества:
•Конкурентная компенсация
•Карьерный рост и возможности обучения
•Гибкость и реальная ответственность
•Коллаборативная и инновационная культура
•Возможность работать над значимыми AI-проектами
•Международная среда и сильные команды
