Senior Technical Product Marketing Manager, k0rdent AI - Remote

О позиции

Вы будете отвечать за техническое обоснование вывода k0rdent AI на рынок: создание белых документов, демо, бенчмарков и конкурентного анализа. Основная работа — взаимодействие с клиентами, инженерами и архитекторами, перевод полученных инсайтов в технически обоснованный контент и обратную связь для продукт-менеджмента. Вы тесно сотрудничаете с инженерными командами, продуктовым маркетингом и solution architects для валидации утверждений, создания демонстраций и поддержки технических углублений клиентов.

Будет плюсом

• Опыт в GPU-as-a-service, neocloud, HPC или hyperscaler инфраструктуре
• Прямой опыт в экосистеме NVIDIA: NCP, NCX сертификация, DGX/HGX системы, BlueField DPUs
• Знание Cluster API, bare metal provisioning, k0s, k3s, Talos или comparable cluster lifecycle tooling
• Опыт в sovereign AI, regulated-industry или public-sector инфраструктуре
• Успешные conference sessions или объем published technical writing

Условия

• Работа с наиболее продвинутыми AI-инфраструктурными средами в production сегодня
• Взаимодействие с новейшими NVIDIA GPU технологиями, Kubernetes платформами и высокопроизводительными сетями
• Участие в определении operational standards и reliability practices для AI-инфраструктуры следующего поколения
• Влияние на adoption AI-powered operational capabilities через k0rdent AI
• Команда высококвалифицированных инженеров, решающих сложные infrastructure challenges
• Растущая организация, инвестирующая heavily в AI-инфраструктуру и platform services
• Удалённая работа (Remote)

Навыки

• Kubernetes
• Technical Product Marketing
• Product Marketing
• Solutions Architecture
• Infrastructure Engineering
• Bare Metal Provisioning
• GPU Infrastructure
• NVIDIA Technologies
• AI Infrastructure
• Technical Writing
• Competitive Analysis
• Cloud Native
• Container Orchestration
• MLOps
• Performance Benchmarking

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы проводите технический анализ конкурирующих платформ и какие метрики используете для бенчмаркинга?
2. Приведите пример, когда вам пришлось владеть спорным техническим утверждением в пользу продукта
3. Как вы адаптируете сложную техническую информацию для разных аудиторий: инженеров, архитекторов, C-level?
4. Какой у вас опыт работы с Kubernetes в production и как вы подходите к troubleshooting проблем?
5. Как вы строите отношения с engineering командами и получаете от них timely feedback для контента?