Cloud Engineer, Automatisierung

Für ein Unternehmen wie Smile Digital Health zu arbeiten bedeutet, unseren Auftrag für #BetterGlobalHealth zu unterstützen. Wir streben jeden Tag nach diesem Ziel und die Ergebnisse zeigen sich in der Wirkung unserer innovativen Gesundheitsdatenplattform und Datenmanagementlösungen, die in über 20 Ländern eingesetzt werden. Wir belegten Platz 19 im Technology Fast 50-Ranking von Deloitte für 2024!

Smile Digital Health erleichtert Interessenvertretern im Gesundheitswesen das Sammeln und Austauschen von Daten mit unserer führenden FHIR-basierten Datenfreigabeplattform.

Im Kern ermöglicht die Smile-Plattform Menschen und Organisationen, Gesundheitsdaten besser zu verwalten. Wir helfen bei der Generierung und Freigabe strukturierter Gesundheitsdaten, um eine effektive Bereitstellung über Pflegeteams und Gesundheitssysteme hinweg sicherzustellen und den Patienten jeden Tag #BetterGlobalHealth zu bringen!

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Der Cloud Engineer (Automation) ist verantwortlich für die Entwicklung, den Aufbau, den Betrieb und die Verbesserung der produktionstauglichen Automatisierung für Smile Digital Health, seine Kunden und Partner. Diese Rolle ist für die Pipelines, Infrastruktur als Code, Umgebungen und Wiederherstellungsverfahren verantwortlich, auf denen die Plattform läuft.

Dieser Ingenieur wird direktes Know-how im Bereich Plattform-Engineering mit strategischen Veränderungen in der Art und Weise vereinen, wie die Abteilung ihre Infrastruktur entwirft, bereitstellt und wartet. Zu den Hauptaufgaben gehören die Verwaltung von Build- und Release-Engineering, die Orchestrierung der Terraform- und Helm-Infrastruktur, die Bereitstellung von On-Demand-Umgebungen und die Implementierung einer automatisierten Wiederherstellung.

Diese Rolle arbeitet eng mit Platform Engineering, Solution Engineering, Service Operations und Engineering Practice & QA zusammen, um unnötige, sich wiederholende manuelle Arbeiten zu vermeiden und einen Build von dem Zeitpunkt an, an dem sich der Kunde auf eine laufende Umgebung festlegt, schneller zu optimieren, Plattformkosten zu senken und KI zu nutzen, um die Technik und den Betrieb der Plattform zu verbessern.

Verantwortlichkeiten:

• Eigenes Build- und Release-Engineering durch Überprüfung der aktuellen Repositorys und CI-Einrichtung, anschließend Konsolidierung duplizierter Azure DevOps-Pipeline-YAML in gemeinsam genutzten wiederverwendbaren Vorlagen mit Änderungserkennung und automatisierten Qualitätskontrollen.

• Identifizieren und eliminieren Sie den manuellen Aufwand für funktionsübergreifende Teams und ersetzen Sie ihn durch geplante, überprüfbare Automatisierung. Zum Beispiel die Automatisierung von Patches, der Rotation von Zertifikaten und Geheimnissen, der Skalierung der Umgebung und wiederkehrenden Berichten

• Implementieren Sie GitOps-basierte kontinuierliche Bereitstellung – deklarative, Git-gesteuerte Bereitstellungen mit automatisiertem Abgleich, Abweichungserkennung und Rollback.

• Automatisieren Sie branchenspezifische Umgebungen durchgängig und können sie bei Bedarf für alle beteiligten Azure-Dienste und -Anwendungen bereitstellen und abbauen.

• Automatisieren Sie Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung durch Backup-Validierung, Wiederherstellung und Failover, wiederkehrende DR-Übungen sowie gemessene RTO und RPO.

• Stellen Sie sicher, dass Helm und Terraform einfach zu aktualisieren sind, indem Sie die Wiederverwendung und Konfigurationsvalidierung, versionierte Module und Zustandsgrenzen grafisch darstellen, die die Reichweite eines Upgrades begrenzen.

• Führen Sie über Helm bereitgestellte In-Cluster-Plattformdienste aus, härten Sie Arbeitslasten hinsichtlich Verfügbarkeit und Kapazität aus: Integritätsprüfungen, Replikatanzahlen sowie Anfragen in der richtigen Größe, Grenzwerte und automatische Skalierung.

• Stellen Sie sicher, dass die Terraform-Konfiguration regelmäßig gewartet wird.

• Erstellen und pflegen Sie Build-Agent-Images, um die für die Builds verfügbaren Tools zu optimieren.

• Automatisieren Sie die Leitplanken wie Policy-as-Code, Sicherheit und IaC-Scans in der Pipeline sowie als Code definierte Warnungen und Dashboards.

• Implementieren Sie KI-gestütztes Engineering in die tägliche Arbeit des Plattformteams

• Tragen Sie zur KI-Befähigung der Abteilung bei, bündeln Sie Wissen in wiederverwendbaren Fertigkeiten und Runbooks in der gemeinsamen Fertigkeitsbibliothek.

• Arbeiten Sie mit den Entwicklungs- und Betriebsteams zusammen, um Automatisierungslücken zu finden, diese zu priorisieren und zu schließen.

• Beheben Sie Produktions- und Bereitstellungsprobleme und dokumentieren Sie, was Sie automatisieren, damit andere es bedienen können.

Anforderungen:

• Mehr als 6 Jahre praktische Erfahrung im Cloud-Engineering, DevOps und/oder Plattform-Engineering, davon mindestens 1–2 Jahre mit Infrastruktur als Code und CI/CD-Automatisierung auf Microsoft Azure in der Produktion.

• Postsekundäre Ausbildung in Informatik, Ingenieurwesen oder ähnlichem und/oder gleichwertige Berufserfahrung.

• Praktische, fundierte Kenntnisse und Fachkenntnisse in Terraform, Helm und Azure DevOps-Pipelines sowie GitOps-Bereitstellung (Argo CD oder Flux).

• Starke Terraform-Kenntnisse, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Erfahrung mit Moduldesign, Anbieterversionsverwaltung, Statusverwaltung und Refactoring.

• Fachkenntnisse in der Erstellung und Umgestaltung von Helm-Charts, einschließlich neuerer Erfahrungen mit Kubernetes und AKS.

• Nachgewiesene Kenntnisse in Azure (AKS, Key Vault, Storage, Azure SQL, PostgreSQL, Netzwerk, Identität) und Beobachtbarkeit als Code (Azure Monitor und/oder Grafana, Prometheus, OpenTelemetry).

• Praktische Erfahrung in der Automatisierung von Backup, Wiederherstellung und Failover mit gemessenem RTO und RPO.

• Praktische Erfahrung mit Agenten-Codierungstools (Claude Code oder gleichwertig), dem Heraushalten vertraulicher Daten und der Überprüfung ihrer Ergebnisse.

• Praktische Erfahrung beim Ausführen, Härten und Anpassen von Produktions-Workloads auf Kubernetes

• Praktische Kafka-Operationen: Themen- und Partitionsdesign, Größenbestimmung von Verbrauchergruppen sowie Kompromisse bei Durchsatz und Latenz. Erfahrung in der Migration zwischen Kafka-Plattformen (HDInsight, Confluent, MSK oder selbstverwaltet) ist von großem Vorteil.

• Starke Python- und Bash-Kenntnisse, in der Lage, wartbare Tools zu erstellen und keine Skripte zusammenzubasteln.

• Eine nachweisbare Erfolgsbilanz bei der Ersetzung manueller Prozesse durch Automatisierung.

• FinOps-Praxis und Azure Cost Management, ein Vorteil.

• Erfahrung im regulierten Umfeld (Gesundheitswesen, PHI), von Vorteil.

• Zertifizierungen: HashiCorp Terraform Associate; Microsoft AZ-104, AZ-400, AZ-305; CKA oder CKAD, ein Vermögenswert.

• Beobachtbarkeit als Code mit Azure Monitor, Grafana, Prometheus oder OpenTelemetry; Azure-Kostenoptimierung, ein Vorteil.

Gehalt: 120.000 – 140.000 US-Dollar pro Jahr…

Quelle: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/cloud-engineer-automation-remote-ontario/)