Mitarbeiter DevOps-Ingenieur

Definieren Sie die Zukunft der Kundenerlebnisse neu. Ein Gespräch nach dem anderen.

Bei Nextiva erfinden wir die Art und Weise, wie Unternehmen miteinander in Kontakt treten, neu und vereinen Kundenerfahrung und Teamzusammenarbeit auf einer einzigen, gesprächsorientierten Plattform. Angetrieben durch KI, angetrieben durch menschliche Innovation.

Unsere Kultur ist vorausschauend, kundenorientiert und basiert auf der Überzeugung, dass sinnvolle Verbindungen zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Ob durch unseren charakteristischen Amazing Service®, die von uns entwickelte Technologie oder die Erfahrungen, die wir pflegen – die Verbindung ist der Kern dessen, wer wir sind.

Wenn Sie bereit sind, mit unglaublichen Menschen zusammenzuarbeiten, etwas zu bewirken und Unternehmen auf der ganzen Welt dabei zu helfen, wirklich erstaunliche Erlebnisse zu bieten, dann sind Sie hier genau richtig.

Während diese Stelle Remote-Kandidaten in ganz Mexiko offen steht, wird von Teammitgliedern im Umkreis von 80 Kilometern um unser Büro in Guadalajara (Calle Amado Nervo 2200, Jardínes del Sol, 45050 Zapopan, Jal.) erwartet, dass sie vor Ort arbeiten, um die Zusammenarbeit, Geschwindigkeit und Ausführung zu unterstützen.

Nextiva sucht einen Staff DevOps Engineer, der das Design und die Weiterentwicklung unserer Plattform-Engineering-Praxis leitet und über umfassende technische Kenntnisse der Kubernetes-Infrastruktur verfügt.

Hierbei handelt es sich um eine technische Führungsrolle, bei der jeder Einzelne mitwirken kann. Sie tragen dazu bei, zu definieren, wie Ingenieurteams Software erstellen, bereitstellen und betreiben, indem Sie Plattformarchitekturen, Standards und befestigte Straßen etablieren, die die Nutzung der Infrastruktur erleichtern, ohne Einbußen bei Zuverlässigkeit, Sicherheit oder Skalierbarkeit hinnehmen zu müssen.

Nextiva betreibt eine weltweit verfügbare, redundante Microservices-Architektur und positioniert Zuverlässigkeit, API-Zugänglichkeit und Anpassungsfähigkeit als Schlüsselelemente seiner Technologieplattform. Diese Rolle wird dazu beitragen, die Infrastruktur hinter dieser Umgebung weiterzuentwickeln und gleichzeitig die wachsenden Anforderungen von Engineering- und KI/ML-Workloads zu unterstützen.

Was Sie tun werden

• Besitzen Sie die Architektur und Roadmap für unsere Multi-Cluster-Kubernetes-Plattform, einschließlich Skalierung, Upgrades und Mandantenfähigkeit.

• Etablieren Sie GitOps-basierte Bereitstellungsworkflows mithilfe von Technologien wie Argo CD oder Flux.

• Entwerfen und entwickeln Sie eine interne Entwicklerplattform, die Entwicklungsteams Self-Service-Zugriff auf Rechenleistung, Umgebungen und Beobachtbarkeit bietet.

• Entwerfen Sie Service-Mesh-, Netzwerk- und Eingangsstrategien für eine zuverlässige und sichere Kommunikation zwischen Diensten.

• Definieren Sie Plattformstandards für die GPU- und ML-Workload-Planung und Ressourcenverwaltung auf Kubernetes.

• Arbeiten Sie mit KI/ML-Teams an Infrastrukturanforderungen für Schulungs- und Inferenz-Workloads.

• Fördern Sie die Kapazitätsplanung und Kostenoptimierung in der gesamten Kubernetes- und Cloud-Infrastruktur.

• Legen Sie die technische Richtung fest und überprüfen Sie die Architektur auf plattformübergreifende Änderungen im gesamten Engineering.

• Definieren und verwalten Sie die Plattformzuverlässigkeit durch SLOs, Incident-Response-Führung und Post-Mortem-Analysen.

• Mentor erfahrener Ingenieure und Vertretung der Plattformtechnik bei organisationsübergreifenden technischen Entscheidungen.

• Beeinflussen Sie Teams hinsichtlich gemeinsamer Plattformstandards, ohne sich auf direkte Berichtsautoritäten zu verlassen.

Was Sie mitbringen

• Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung.

• Mehr als 8 Jahre Erfahrung im DevOps-, Plattform- oder Infrastruktur-Engineering.

• Über 5 Jahre praktische Kubernetes-Erfahrung in der Produktion, einschließlich Cluster-Architektur, Upgrades und mandantenfähigen Umgebungen.

• Umfangreiche praktische Erfahrung im Betrieb der Cloud-Infrastruktur über AWS und Google Cloud Platform (GCP).

• Umfangreiche GitOps-Erfahrung mit Argo CD oder Flux.

• Umfangreiche Infrastructure-as-Code-Erfahrung mit Terraform oder Pulumi.

• Tiefes Verständnis für Container-Orchestrierung, Netzwerk, Ingress und Service-Mesh-Technologien wie Istio, Linkerd oder Cilium.

• Erfahrung mit Middleware und Messaging-Technologien wie Nginx, Kafka und Redis im großen Maßstab.

• Erfahrung mit GPU-Planung, Knotenpools und Ressourcenkontingenten zur Unterstützung von ML/KI-Schulungen oder Inferenz-Workloads in GKE und EKS.

• Erfahrung im Entwerfen interner Entwicklerplattformen oder von Straßenwerkzeugen für Ingenieursorganisationen.

• Starke Linux-, Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsgrundlagen.

• Erfahrung im Betrieb von Observability-Plattformen wie Prometheus, Grafana, Datadog oder OpenTelemetry im Plattformmaßstab.

• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, die technische Richtung teamübergreifend zu beeinflussen.

• Nachgewiesene Fähigkeit, Cloud- und Kubernetes-Infrastrukturkosten zu verstehen, zu berechnen, vorherzusagen und zu optimieren, einschließlich der Bewertung der Kostenauswirkungen von Architektur-, Kapazitäts-, Rechen- und Ressourcenzuweisungsentscheidungen.

• Erfahrung mit Kapazitätsplanung und Ressourcenoptimierung, Ausbalancierung von Leistung, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Infrastrukturkosten.

Zusätzliche Erfahrung, die Ihnen zum Erfolg verhilft

• Kubernetes Policy-as-Code und Sicherheitstools wie OPA/Gatekeeper, Kyverno oder Bildscantechnologien.

• AWS-, GCP-, Azure-, CKA- oder CKS-Zertifizierungen.

KI-Kompetenz

KI ist für diese Rolle vor allem als Infrastruktur- und Plattform-Workload von Bedeutung, nicht nur als Produktivitätstool für Endbenutzer.

• Erfahrung im Entwerfen einer Infrastruktur, die ML/KI-Trainings- oder Inferenz-Workloads unterstützen kann.

• Verständnis der GPU-Planung, Ressourcenzuweisung, Knotenpools, Kontingente, Zuverlässigkeit und Kostenüberlegungen für KI-Workloads.

• Fähigkeit, mit AI/ML-Engineering-Teams zusammenzuarbeiten, um Workload-Anforderungen in skalierbare Kubernetes- und Cloud-Plattform-Funktionen zu übersetzen.

Nextiva DNA (Kernkompetenzen)

Die erfolgreichsten Teammitglieder von Nextiva haben gemeinsame Merkmale und Verhaltensweisen:

• Fördert Ergebnisse: Handlungsorientierte Problemlöser, die schnell Klarheit und Einfachheit in Unklarheiten bringen, den Status quo in Frage stellen und sinnvolle Veränderungen herbeiführen; Wir feiern Siege, um den Schwung anzukurbeln. Sie handeln schnell und pragmatisch, lernen und verbessern sich dabei.…

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152908-staff-devops-engineer-2)