Software Golang Kubernetes Engineer
Gcore
To rola dla inżyniera platformy, który będzie budował natywne dla Kubernetes narzędzia do uruchamiania wnioskowania i trenowania modeli AI. Codzienna praca to pisanie kontrolerów i operatorów w Go, projektowanie CRD, tworzenie API i CLI do zarządzania obciążeniami AI na klastrach Kubernetes z akceleratorami GPU. Nie chodzi o pisanie modeli AI, ale o infrastrukturę do ich skalowalnego uruchamiania.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas).
To rola dla inżyniera platformy, który będzie budował natywne dla Kubernetes narzędzia do uruchamiania wnioskowania i trenowania modeli AI. Codzienna praca to pisanie kontrolerów i operatorów w Go, projektowanie CRD, tworzenie API i CLI do zarządzania obciążeniami AI na klastrach Kubernetes z akceleratorami GPU. Nie chodzi o pisanie modeli AI, ale o infrastrukturę do ich skalowalnego uruchamiania.
- ✓Praca nad infrastrukturą AI z dostępem do tysięcy GPU i globalnych zasobów
- ✓Współpraca z partnerami technologicznymi (Intel, NVIDIA, Dell, Equinix)
- ✓Elastyczne godziny pracy i możliwość pracy zdalnej z dowolnego miejsca przez 45 dni w roku
- ✓Dodatkowe płatne urlopy i zwolnienia chorobowe
- ✓Kursy językowe i prywatna opieka medyczna dla rodziny
- −Ogłoszenie wskazuje, że stanowisko jest dostępne tylko na umowę o pracę (nie B2B) — może być problem dla preferujących własną działalność.
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Niejasna struktura zespołu (wielkość, role)
- !Możliwe dyżury on-call (nie wspomniane wprost)
- !Benefity mogą się różnić w zależności od lokalizacji
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Pisanie kontrolerów i operatorów Kubernetes w Go
- •Projektowanie i implementacja Custom Resource Definitions (CRD) dla obciążeń AI
- •Budowa API i CLI do wdrażania i zarządzania aplikacjami AI na Kubernetes
- •Optymalizacja przepływów serverless kontenerów dla wnioskowania AI (cold start, skalowanie)
- •Monitorowanie i optymalizacja szeregowania GPU oraz zarządzania zasobami
- •Analiza i rozwiązywanie problemów wydajnościowych w systemach rozproszonych
- •Przeglądanie i integracja nowości z ekosystemu Kubernetes (SIG, narzędzia ML)
- •Współpraca z zespołem przy planowaniu roadmapy produktów AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level inżynier Go z co najmniej 3 latami pracy z Kubernetes, który tworzył proste operatory i ma podstawową znajomość Docker i Helm. Gotów szybko uczyć się o obciążeniach AI i GPU.
Osoby bez doświadczenia w programowaniu w Go oraz bez praktycznej znajomości Kubernetes (tworzenie operatorów). Rola jest seniorska, więc juniorzy i osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia z Kubernetes nie spełnią wymagań.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są główne role?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest ich częstotliwość i wynagrodzenie?
- ?Jakie konkretne operatory/narzędzia Kubernetes są obecnie używane w projekcie?
- ?Czy istnieje możliwość przejścia na B2B w przyszłości?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi funkcjami do utrzymania istniejących?
- ?Czy zespół regularnie publikuje kod open-source?
- ?Jak wygląda proces code review i CI/CD?
- ?Czy są plany migracji do nowych wersji Kubernetes lub wprowadzenia nowych technologii?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas)
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub konferencjach
- −Nie określono konkretnych narzędzi do monitoringu i CI/CD
Współpracujący, zorientowany na zespół, z możliwością wpływu na roadmapę produktów AI.