Vicepresidente de Ventas en la Nube

SimpleCITI Companies — Contratación para Vicepresidente de Ventas de GPU (Infraestructura B300) SimpleCompute es la división de infraestructura informática de SimpleCITI Companies, enfocada en ofrecer capacidad de GPU de alto rendimiento para inteligencia artificial empresarial, desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM) y cargas de trabajo de investigación. Con respaldo de capital a largo plazo y amplia experiencia operativa, lanzaremos un avanzado clúster NVIDIA B300 en el primer trimestre de 2026, brindándote acceso prioritario a una de las plataformas de IA más potentes del sector. Este es un puesto de nivel fundador para un experimentado negociador de GPU listo para asumir las ventas, la estrategia de lanzamiento al mercado (GTM) y los ingresos desde el primer día. REMUNERACIÓN • Salario base de 200.000 a 250.000 USD • Comisión ilimitada sobre ingresos netos • Bonificación adicional por ventas anuales superiores a 15 millones de USD • Ganancia total estimada (OTE) de 400.000 a 600.000 USD o más para los mejores desempeños • Participación significativa en acciones vinculada a ingresos y utilización de GPU • Bonos por desempeño ligados a hitos del clúster • Acceso directo al director de operaciones (COO) y al consejo directivo RESPONSABILIDADES PRINCIPALES • Vender y arrendar capacidad de GPU NVIDIA B300 mediante contratos comprometidos y bajo demanda • Generar ingresos de entre 10 y 20 millones de USD en el primer año mediante acuerdos empresariales de entre 200.000 y más de 5 millones de USD • Cerrar contratos de preventa antes del lanzamiento del clúster en el primer trimestre • Definir la estrategia de precios, los términos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y la estructura de los acuerdos informáticos • Mantener un embudo de alto potencial con equipos de IA empresarial, fondos de cobertura, startups y mercados digitales • Colaborar con los equipos de DevOps y éxito del cliente para activar y retener clientes • Proporcionar retroalimentación estructurada para influir en el desarrollo futuro del producto y su empaquetamiento SEGMENTOS DE CLIENTES OBJETIVO • Equipos de infraestructura de IA empresarial y modelos de lenguaje corporativos (LLM) • Startups nativas de IA y clientes con alta demanda de inferencia • Fondos de cobertura, empresas cuantitativas y laboratorios de investigación • Agregadores de GPU, mercados digitales y socios canal • Universidades, contratistas gubernamentales y organizaciones de I+D • Empresas de juegos, renderizado y medios sintéticos • Redes de blockchain y computación descentralizada MÉTRICAS DE ÉXITO (PRIMER AÑO) • Ingresos confirmados entre 10 y 20 millones de USD • Utilización del clúster superior al 80 % en el mes 9 • Entre 20 y 30 clientes empresariales bajo contrato • Tamaño promedio del acuerdo entre 500.000 y 1,5 millones de USD • Tasa de retención de clientes superior al 90 % • Activación de 3 a 5 asociaciones estratégicas ASPECTO DEL ÉXITO • Meses 1–3: Construir el embudo, cerrar contratos de preventa y perfeccionar la estrategia de lanzamiento al mercado • Meses 4–6: Alcanzar una utilización del 60 % del clúster y ampliar la base de clientes • Meses 7–12: Lograr una tasa anualizada de ingresos de más de 10 millones de USD y profundizar las cuentas estratégicas VENTAJAS COMPETITIVAS QUE UTILIZARÁS • Lanzamiento pionero con clústeres NVIDIA B300 (lanzamiento previsto primer trimestre de 2026) • Opciones premium de despliegue en bare metal, Kubernetes nativo y sin servidor (serverless) • Precios competitivos con soporte personalizado de SLA • Integración ultrarrápida y soporte técnico ágil • Puesto de nivel fundador con acceso al consejo directivo e influencia en la hoja de ruta a largo plazo REQUISITOS • 7 a 15 años de experiencia en infraestructura en la nube, ventas informáticas o alianzas en IA • Experiencia en cierre de acuerdos que involucren GPU H100, H200, arquitectura Hopper o equivalentes • Cartera de clientes existente con compradores empresariales de IA o computación de alto rendimiento (HPC) • Experiencia vendiendo en entornos bare metal, Kubernetes nativo o basados en tokens • Conocimiento profundo de SLA, modelos de precios, orquestación y planificación de capacidad • Sólidos conocimientos del panorama de GPU: CoreWeave, Crusoe, Lambda, AWS, Modal, RunPod, etc.