Senior Infrastructure Engineer (Kubernetes)
⚲ Poznań
20 000 – 35 000 zł / mies.
Wymagania
- 3-7+ lat doświadczenia w Infrastructure, Cloud, Platform Engineering, DevOps lub SRE
- 2-5 lat praktycznego doświadczenia w administracji i utrzymaniu produkcyjnych środowisk Kubernetes
- mocne umiejętności administracji i troubleshootingu Linux
- doświadczenie z platformami managed Kubernetes, zwłaszcza AKS i/lub Amazon EKS
- doświadczenie z CI/CD, GitOps i automatyzacją
- płynny angielski
Mile widziane
- doświadczenie z Rancher
- ekspozycja na workloady AI/ML i klastry Kubernetes z GPU
Opis stanowiska
Będziesz współkształtować, utrzymywać i stale ulepszać globalne platformy Kubernetes w organizacji, wspierając zarówno tradycyjne aplikacje biznesowe, jak i nowe workloady AI/ML oraz środowiska z GPU. Oznacza to pełną odpowiedzialność za niezawodność, bezpieczeństwo, automatyzację i skalowalność platform, w tym rozwiązywanie problemów w dynamicznym środowisku. Uwaga: wsparcie AI/ML i GPU może być nowym obszarem dla zespołu, co wiąże się z nauką i rozwiązywaniem nieznanych problemów. Dobra oferta dla inżyniera z solidnym doświadczeniem w Kubernetes, który chce pracować w międzynarodowym środowisku i rozwijać się w kierunku AI/ML.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
help shape, operate, and continuously improve enterprise Kubernetes platforms
Będziesz odpowiedzialny za kształtowanie, utrzymanie i ciągłe ulepszanie istniejących platform Kubernetes, co może oznaczać pracę z zastaną technologią i procesami.
🟡
drive platform reliability, security, automation, and scalability
Oczekuje się od Ciebie proaktywnego podejścia do poprawy kluczowych aspektów platformy, co może wymagać dużej samodzielności i odpowiedzialności.
🔴
Own and continuously improve global Kubernetes services and platforms
Oznacza to pełną odpowiedzialność za te usługi, w tym za rozwiązywanie problemów i wprowadzanie zmian, często w dynamicznym środowisku.
🟡
Support development teams in deploying and operating containerized applications at scale
Może oznaczać, że będziesz głównie wspierać deweloperów, a nie samodzielnie projektować i wdrażać nowe rozwiązania od podstaw.
🔴
Support Kubernetes-based AI/ML workloads and GPU-enabled environments
Wsparcie dla AI/ML i GPU może być nowym obszarem dla zespołu, co może wiązać się z nauką i rozwiązywaniem nieznanych problemów.