DevOps Engineer (AI Inference)
Gcore
Rola DevOps Engineer w zespole AI Inference Operations w firmie Gcore. Kandydat będzie odpowiedzialny za projektowanie, wdrażanie i utrzymanie infrastruktury oraz usług wspierających skalowalne i bezpieczne obciążenia AI inference na infrastrukturze on-premises. Praca skupia się na budowaniu i zarządzaniu narzędziami do monitorowania i obserwacji platform AI inference.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o konkretnej lokalizacji biura w modelu hybrydowym., brak szczegółów dotyczących typu kontraktu 'other'..
Rola DevOps Engineer w zespole AI Inference Operations w firmie Gcore. Kandydat będzie odpowiedzialny za projektowanie, wdrażanie i utrzymanie infrastruktury oraz usług wspierających skalowalne i bezpieczne obciążenia AI inference na infrastrukturze on-premises. Praca skupia się na budowaniu i zarządzaniu narzędziami do monitorowania i obserwacji platform AI inference.
- ✓Możliwość pracy z dowolnego miejsca na świecie przez 45 dni w roku.
- ✓Współpraca z wiodącymi partnerami technologicznymi (Intel, NVIDIA, Dell, Equinix).
- ✓Możliwość pracy nad technologiami, które wykraczają poza pojedynczy produkt lub branżę.
- ✓Praca w globalnym zespole profesjonalistów budujących infrastrukturę i oprogramowanie wspierające cały ekosystem cyfrowy.
- −Praca wyłącznie na umowie o pracę (labor agreement) może być ograniczeniem dla osób preferujących B2B.
- −Informacja o 'thousands of GPUs' sugeruje potencjalnie dużą złożoność i skalę infrastruktury, co może być wyzwaniem.
- !Model pracy hybrydowej bez sprecyzowania liczby dni w biurze.
- !Lokalizacja 'Polska' jest bardzo ogólna i może wymagać doprecyzowania.
- !Typ kontraktu 'other' wymaga wyjaśnienia.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, rozwijanie i utrzymywanie infrastruktury dla obciążeń AI inference.
- •Budowanie i zarządzanie narzędziami do monitorowania i obserwacji platform AI inference.
- •Tworzenie dashboardów i alertów dla zdrowia modeli i wydajności systemu.
- •Współpraca z ML engineers i zespołami platformowymi w celu projektowania architektury systemów dla obciążeń AI.
- •Integracja środowisk uruchomieniowych inferencji.
- •Testowanie wydajności na dużą skalę.
- •Rozwijanie automatyzacji i narzędzi operacyjnych.
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z silnym zrozumieniem Kubernetes, umiejętnością rozwiązywania problemów w Linux i sieciach, doświadczeniem w automatyzacji (Python/Go/Bash) oraz znajomością narzędzi IaC (Terraform, Ansible) i monitoringu (VictoriaMetrics/Grafana). Wymagane jest doświadczenie z przepływami pracy Git i CI/CD.
Nie dla osób bez doświadczenia w Kubernetes, automatyzacji w językach skryptowych, narzędziach IaC i monitoringu. Rola wymaga głębokiej wiedzy technicznej w obszarze infrastruktury i systemów rozproszonych, więc juniorzy bez odpowiedniego zaplecza mogą mieć trudności.
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy DevOps Engineer w zespole AI Inference Operations?
- ?Jakie są konkretne wyzwania związane z infrastrukturą on-premises dla AI inference?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym?
- ?Jakie są możliwości rozwoju i ścieżki kariery w zespole?
- ?Jak wygląda proces onboardingu dla nowych członków zespołu?
- ?Jakie są główne narzędzia i technologie używane do monitorowania i observability w praktyce?
- ?Jakie są plany dotyczące rozwoju infrastruktury GPU w najbliższym czasie?
- −Brak informacji o konkretnej lokalizacji biura w modelu hybrydowym.
- −Brak szczegółów dotyczących typu kontraktu 'other'.
- −Brak informacji o wielkości zespołu AI Inference Operations.
Praca w globalnym zespole profesjonalistów, którzy budują infrastrukturę i oprogramowanie wspierające cały ekosystem cyfrowy. Nacisk na współpracę z wiodącymi partnerami technologicznymi i rozwój technologii AI.
Proces rekrutacyjny obejmuje: CV, Introductory interview, Technical interview.