Ingeniero DevOps de plantilla

Redefinir el futuro de las experiencias de los clientes. Una conversación a la vez.

En Nextiva, estamos reinventando cómo se conectan las empresas, reuniendo la experiencia del cliente y la colaboración en equipo en una única plataforma centrada en la conversación. Impulsado por IA, impulsado por la innovación humana.

Nuestra cultura tiene visión de futuro, está obsesionada con el cliente y se basa en la creencia de que las conexiones significativas generan mejores resultados comerciales. Ya sea a través de nuestro exclusivo Amazing Service®, la tecnología que creamos o las experiencias que cultivamos, la conexión es la esencia de quiénes somos.

Si está listo para colaborar con personas increíbles, generar un impacto y ayudar a empresas de todo el mundo a ofrecer experiencias realmente sorprendentes, este es su lugar.

Si bien este puesto está abierto a candidatos remotos en todo México, se espera que los miembros del equipo ubicados dentro de un radio de 80 kilómetros de nuestra oficina de Guadalajara (Calle Amado Nervo 2200, Jardines del Sol, 45050 Zapopan, Jal.) trabajen en el sitio para respaldar la colaboración, la velocidad y la ejecución.

Nextiva está buscando un ingeniero de DevOps para liderar el diseño y la evolución de nuestra práctica de ingeniería de plataformas, con una profunda propiedad técnica de la infraestructura de Kubernetes.

Esta es una función de liderazgo técnico de colaborador individual. Ayudará a definir cómo los equipos de ingeniería construyen, implementan y operan software estableciendo arquitectura de plataforma, estándares y caminos pavimentados que hacen que la infraestructura sea más fácil de consumir sin sacrificar la confiabilidad, la seguridad o la escalabilidad.

Nextiva opera una arquitectura de microservicios redundantes y disponibles globalmente y posiciona la confiabilidad, la accesibilidad de API y la adaptabilidad como elementos clave de su plataforma tecnológica. Esta función ayudará a evolucionar la infraestructura detrás de ese entorno y, al mismo tiempo, respaldará las crecientes necesidades de las cargas de trabajo de ingeniería y AI/ML.

que haras

• Poseer la arquitectura y la hoja de ruta de nuestra plataforma Kubernetes de múltiples clústeres, incluido el escalado, las actualizaciones y el arrendamiento múltiple.

• Establecer flujos de trabajo de implementación basados ​​en GitOps utilizando tecnologías como Argo CD o Flux.

• Diseñar y desarrollar una plataforma de desarrollo interna que proporcione a los equipos de ingeniería acceso de autoservicio a la computación, los entornos y la observabilidad.

• Diseñe la malla de servicios, las redes y las estrategias de ingreso para una comunicación confiable y segura entre los servicios.

• Definir estándares de plataforma para la programación de cargas de trabajo de GPU y ML y la gestión de recursos en Kubernetes.

• Asociarse con equipos de IA/ML sobre los requisitos de infraestructura para cargas de trabajo de capacitación e inferencia.

• Impulsar la planificación de la capacidad y la optimización de costos en Kubernetes y la infraestructura de la nube.

• Establecer dirección técnica y revisar la arquitectura para cambios que impacten la plataforma en toda la ingeniería.

• Definir y poseer la confiabilidad de la plataforma a través de SLO, liderazgo de respuesta a incidentes y autopsias.

• Asesorar a ingenieros experimentados y representar la ingeniería de plataformas en decisiones técnicas entre organizaciones.

• Influir en los equipos hacia estándares de plataforma comunes sin depender de la autoridad de informes directos.

lo que traes

• Licenciatura en Ciencias de la Computación o un campo relacionado, o experiencia laboral equivalente.

• Más de 8 años de experiencia en ingeniería de infraestructura, plataformas o DevOps.

• Más de 5 años de experiencia práctica en Kubernetes en producción, incluida arquitectura de clúster, actualizaciones y entornos multiinquilino.

• Gran experiencia práctica en la operación de infraestructura de nube en AWS y Google Cloud Platform (GCP).

• Fuerte experiencia en GitOps con Argo CD o Flux.

• Fuerte experiencia en infraestructura como código con Terraform o Pulumi.

• Conocimiento profundo de las tecnologías de orquestación de contenedores, redes, ingreso y malla de servicios, como Istio, Linkerd o Cilium.

• Experiencia con tecnologías de mensajería y middleware como Nginx, Kafka y Redis a escala.

• Experiencia con programación de GPU, grupos de nodos y cuotas de recursos que respaldan cargas de trabajo de inferencia o capacitación de ML/AI en GKE y EKS.

• Experiencia en el diseño de plataformas de desarrollo interno o herramientas de camino pavimentado para organizaciones de ingeniería.

• Sólidos fundamentos de Linux, redes, almacenamiento y seguridad.

• Experiencia operando plataformas de observabilidad como Prometheus, Grafana, Datadog u OpenTelemetry a escala de plataforma.

• Excelentes habilidades de comunicación con la capacidad de influir en la dirección técnica entre equipos.

• Capacidad demostrada para comprender, calcular, pronosticar y optimizar los costos de infraestructura de la nube y Kubernetes, incluida la evaluación de las implicaciones de costos de las decisiones de arquitectura, capacidad, computación y asignación de recursos.

• Experiencia en planificación de capacidad y optimización de recursos, equilibrando el rendimiento, la confiabilidad, la escalabilidad y el costo de infraestructura.

Experiencia adicional que le ayudará a tener éxito

• Herramientas de seguridad y políticas como código de Kubernetes, como OPA/Gatekeeper, Kyverno o tecnologías de escaneo de imágenes.

• Certificaciones AWS, GCP, Azure, CKA o CKS.

Alfabetización en IA

La IA es importante para esta función principalmente como una carga de trabajo de infraestructura y plataforma, no simplemente como una herramienta de productividad para el usuario final.

• Experiencia en el diseño de infraestructura capaz de soportar cargas de trabajo de inferencia o capacitación en ML/AI.

• Comprensión de la programación de GPU, asignación de recursos, grupos de nodos, cuotas, confiabilidad y consideraciones de costos para cargas de trabajo de IA.

• Capacidad para trabajar con equipos de ingeniería de IA/ML para traducir los requisitos de carga de trabajo en Kubernetes escalables y capacidades de plataforma en la nube.

ADN Nextiva (Competencias básicas)

Los miembros del equipo más exitosos de Nextiva comparten rasgos y comportamientos comunes:

• Impulsa resultados: solucionadores de problemas orientados a la acción que rápidamente aportan claridad y simplicidad a la ambigüedad, desafían el status quo y lideran cambios significativos; celebrar victorias para impulsar el impulso. Actúan con rapidez y pragmáticamente, aprendiendo y mejorando a medida que avanzan...

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