FinOps Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w zarządzaniu kosztami chmury i budowaniu widoczności kosztów
- doświadczenie w prognozowaniu i budżetowaniu kosztów chmurowych
- doświadczenie w zarządzaniu kosztami AI/LLM (inference, tokeny, GPU)
- doświadczenie w zarządzaniu rabatami opartymi na zobowiązaniach (reserved instances, savings plans)
- umiejętność współpracy z zespołami Platform Engineering, SRE i AI Architects
- doświadczenie we współpracy z Finance i Procurement
Opis stanowiska
Rola FinOps Engineer w zespole Advanced Analytics w Webellian, odpowiedzialna za zarządzanie finansami operacyjnymi platformy inżynieryjnej. Będziesz budować widoczność kosztów chmury i AI, prognozować wydatki, zarządzać rabatami opartymi na zobowiązaniach i wdrażać praktyki FinOps w codziennej pracy zespołów. To oferta dla osoby, która łączy inżynierię z finansami i potrafi wpływać na decyzje architektoniczne. Uwaga: rola wymaga balansowania między potrzebami zespołów technicznych a wymaganiami finansowymi, co może prowadzić do konfliktów priorytetów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
own the financial operations discipline for the engineering platform
Będziesz odpowiedzialny za zarządzanie kosztami platformy inżynieryjnej, co może oznaczać szeroki zakres obowiązków bez jasno określonych granic.
🔴
make cloud and AI spend transparent, attributable, and predictable
Twoim zadaniem będzie stworzenie systemów i procesów do śledzenia i prognozowania wydatków na chmurę i AI, co może być bardzo złożone i czasochłonne.
🔴
work sits at the intersection of engineering and finance
Będziesz musiał balansować między potrzebami zespołów technicznych a wymaganiami finansowymi, co może prowadzić do konfliktów priorytetów.
🔴
embed cost awareness into architecture and operations
Będziesz musiał wpływać na decyzje architektoniczne i operacyjne, co może wymagać przekonywania innych zespołów do zmian, które nie zawsze będą dla nich priorytetowe.
🔴
significant and growing part of the role is governing the cost of AI workloads
Chociaż brzmi to jak kluczowy obszar rozwoju, może oznaczać, że obecne zarządzanie kosztami AI jest chaotyczne i wymaga gruntownego uporządkowania.