Inżynier DevOps personelu

Zdefiniuj na nowo przyszłość doświadczeń klientów. Jedna rozmowa na raz.

W Nextiva na nowo wyobrażamy sobie sposób, w jaki firmy łączą się, łącząc obsługę klienta i współpracę zespołową na jednej platformie skoncentrowanej na rozmowach. Oparte na sztucznej inteligencji i innowacjach człowieka.

Nasza kultura jest myśląca przyszłościowo, ma obsesję na punkcie klienta i opiera się na przekonaniu, że znaczące powiązania przekładają się na lepsze wyniki biznesowe. Niezależnie od tego, czy chodzi o naszą charakterystyczną usługę Amazing Service®, technologię, którą tworzymy, czy doświadczenia, które kultywujemy, połączenie jest podstawą tego, kim jesteśmy.

Jeśli jesteś gotowy na współpracę z niesamowitymi ludźmi, wywarcie wpływu i pomaganie firmom na całym świecie w zapewnianiu naprawdę niesamowitych doświadczeń, to właśnie tu jest Twoje miejsce.

Chociaż na tym stanowisku mogą pracować zdalnie kandydaci z całego Meksyku, oczekuje się, że członkowie zespołu zlokalizowani w promieniu 80 kilometrów od naszego biura w Guadalajarze (Calle Amado Nervo 2200, Jardínes del Sol, 45050 Zapopan, Jal.) będą pracować na miejscu, aby wspierać współpracę, szybkość i realizację.

Nextiva poszukuje inżyniera DevOps, który będzie kierował projektowaniem i ewolucją naszej praktyki inżynierii platform, posiadając dogłębną wiedzę techniczną dotyczącą infrastruktury Kubernetes.

Jest to rola lidera technicznego polegająca na indywidualnym współpracowniku. Pomożesz zdefiniować, w jaki sposób zespoły inżynierów tworzą, wdrażają i obsługują oprogramowanie, ustanawiając architekturę platformy, standardy i utwardzone drogi, które ułatwiają korzystanie z infrastruktury bez poświęcania niezawodności, bezpieczeństwa i skalowalności.

Nextiva wykorzystuje dostępną na całym świecie, redundantną architekturę mikrousług, a niezawodność, dostępność API i możliwości adaptacji stanowią kluczowe elementy swojej platformy technologicznej. Ta rola pomoże w rozwoju infrastruktury tego środowiska, jednocześnie obsługując rosnące potrzeby w zakresie inżynierii i obciążeń AI/ML.

Co zrobisz

• Posiadaj architekturę i plan działania dla naszej wieloklastrowej platformy Kubernetes, w tym skalowanie, aktualizacje i obsługę wielu dzierżawców.

• Stworzenie przepływów pracy wdrożeniowych opartych na GitOps przy użyciu technologii takich jak Argo CD lub Flux.

• Projektowanie i rozwijanie wewnętrznej platformy programistycznej, która zapewnia zespołom inżynierskim samoobsługowy dostęp do obliczeń, środowisk i obserwowalności.

• Projektowanie strategii siatki usług, sieci i ruchu przychodzącego w celu zapewnienia niezawodnej i bezpiecznej komunikacji pomiędzy usługami.

• Zdefiniuj standardy platformy dla planowania obciążenia GPU i ML oraz zarządzania zasobami w Kubernetes.

• Współpracuj z zespołami AI/ML w zakresie wymagań infrastrukturalnych dotyczących obciążeń szkoleniowych i wnioskowania.

• Zwiększ planowanie wydajności i optymalizację kosztów w infrastrukturze Kubernetes i chmurze.

• Ustal kierunek techniczny i przejrzyj architekturę pod kątem zmian mających wpływ na platformę w całej inżynierii.

• Zdefiniuj i zapewnij niezawodność platformy poprzez SLO, przywództwo w zakresie reagowania na incydenty i badania pośmiertne.

• Jest mentorem dla doświadczonych inżynierów i reprezentuje inżynierię platformy przy podejmowaniu decyzji technicznych między organizacjami.

• Wpływaj na zespoły w kierunku wspólnych standardów platformy bez polegania na bezpośrednich osobach raportujących.

Co przynosisz

• Licencjat z informatyki lub pokrewnej dziedziny lub równoważne doświadczenie zawodowe.

• Ponad 8 lat doświadczenia w DevOps, inżynierii platform lub infrastruktury.

• Ponad 5 lat praktycznego doświadczenia Kubernetes w środowisku produkcyjnym, w tym w architekturze klastrów, aktualizacjach i środowiskach z wieloma dzierżawcami.

• Duże, praktyczne doświadczenie w obsłudze infrastruktury chmurowej w AWS i Google Cloud Platform (GCP).

• Dobre doświadczenie w GitOps z Argo CD lub Flux.

• Duże doświadczenie w zakresie infrastruktury jako kodu z Terraform lub Pulumi.

• Głębokie zrozumienie technologii orkiestracji kontenerów, sieci, ingresu i siatki usług, takich jak Istio, Linkerd lub Cilium.

• Doświadczenie w dużej skali z oprogramowaniem pośredniczącym i technologiami przesyłania wiadomości, takimi jak Nginx, Kafka i Redis.

• Doświadczenie w zakresie planowania GPU, pul węzłów i przydziałów zasobów obsługujących szkolenia ML/AI lub wnioskowanie w GKE i EKS.

• Doświadczenie w projektowaniu wewnętrznych platform programistycznych lub narzędzi utwardzonych dla organizacji inżynieryjnych.

• Solidne podstawy Linuksa, sieci, pamięci masowej i bezpieczeństwa.

• Doświadczenie w obsłudze platform obserwowalności, takich jak Prometheus, Grafana, Datadog lub OpenTelemetry w skali platformy.

• Doskonałe umiejętności komunikacyjne z możliwością wpływania na kierunek techniczny w zespołach.

• Wykazana umiejętność zrozumienia, obliczenia, prognozowania i optymalizacji kosztów infrastruktury chmury i Kubernetes, w tym oceny konsekwencji kosztowych decyzji dotyczących architektury, pojemności, mocy obliczeniowej i alokacji zasobów.

• Doświadczenie w planowaniu wydajności i optymalizacji zasobów, równoważeniu wydajności, niezawodności, skalowalności i kosztów infrastruktury.

Dodatkowe doświadczenie, które pomoże Ci odnieść sukces

• Polityka Kubernetes w postaci kodu i narzędzia zabezpieczające, takie jak OPA/Gatekeeper, Kyverno lub technologie skanowania obrazów.

• Certyfikaty AWS, GCP, Azure, CKA lub CKS.

Znajomość sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja ma znaczenie w tej roli przede wszystkim jako obciążenie infrastruktury i platformy, a nie tylko jako narzędzie zwiększające produktywność użytkownika końcowego.

• Doświadczenie w projektowaniu infrastruktury zdolnej do obsługi obciążeń szkoleniowych w zakresie uczenia maszynowego/AI lub wnioskowania.

• Zrozumienie harmonogramu procesora graficznego, alokacji zasobów, pul węzłów, przydziałów, niezawodności i względów kosztowych w przypadku obciążeń AI.

• Możliwość współpracy z zespołami inżynierów AI/ML w celu przełożenia wymagań dotyczących obciążenia na skalowalne możliwości platformy Kubernetes i chmury.

Nextiva DNA (podstawowe kompetencje)

Członkowie zespołu Nextiva odnoszący największe sukcesy mają wspólne cechy i zachowania:

• Zapewnia wyniki: osoby rozwiązujące problemy zorientowane na działanie, które szybko wnoszą jasność i prostotę do niejednoznaczności, kwestionują status quo i prowadzą znaczące zmiany; świętowanie zwycięstw, aby nabrać rozpędu. Działają szybko i pragmatycznie, ucząc się i doskonaląc w miarę upływu czasu.…

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