Platform / DevOps Engineer
Lekta AI
Rola polega na całkowitym zarządzaniu infrastrukturą platformy konwersacyjnej AI Lekta, zarówno w chmurze publicznej jak i prywatnej. Będziesz projektować i utrzymywać wielodostępne środowisko Kubernetes, dbać o niskie opóźnienia w komunikacji głosowej, optymalizować koszty inferencji oraz zapewniać zgodność z regulacjami (fintech). Ważnym aspektem jest wykorzystanie narzędzi AI (Claude Code, modele językowe) w codziennej pracy – inżynierowie mają za zadanie kierować i recenzować kod generowany przez AI. To rola o dużym wpływie, gdzie decyzje infrastrukturalne przekładają się bezpośrednio na jakość produktu.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu platformowego, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na całkowitym zarządzaniu infrastrukturą platformy konwersacyjnej AI Lekta, zarówno w chmurze publicznej jak i prywatnej. Będziesz projektować i utrzymywać wielodostępne środowisko Kubernetes, dbać o niskie opóźnienia w komunikacji głosowej, optymalizować koszty inferencji oraz zapewniać zgodność z regulacjami (fintech). Ważnym aspektem jest wykorzystanie narzędzi AI (Claude Code, modele językowe) w codziennej pracy – inżynierowie mają za zadanie kierować i recenzować kod generowany przez AI. To rola o dużym wpływie, gdzie decyzje infrastrukturalne przekładają się bezpośrednio na jakość produktu.
- ✓Kultura niskiej biurokracji, zorientowana na rezultaty
- ✓Płatne narzędzia AI (Claude Code, modele API)
- ✓Realna odpowiedzialność i widoczny wpływ na produkt
- !Brak informacji o wielkości zespołu platformowego
- !Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- !Nie sprecyzowano częstotliwości dyżurów on-call
- !Wymaganie polskiego (C1) może ograniczać pulę kandydatów
- •Projektowanie i rozwijanie infrastruktury Kubernetes w chmurze publicznej (GCP) i prywatnej
- •Utrzymywanie i optymalizacja kanałów komunikacji głosowej w czasie rzeczywistym (niskie opóźnienia)
- •Budowanie warstwy routingu i niezawodności dla obciążeń inferencyjnych od różnych dostawców modeli
- •Analiza i optymalizacja kosztów infrastruktury z podziałem na tenantów
- •Ustanawianie monitoringu i obserwowalności umożliwiającej debugowanie zachowań agentów AI
- •Zarządzanie pipeline'em CI/CD z bramkami jakości i regresji
- •Implementacja standardów compliance dla klientów regulowanych (sekrety, PII, audit trail)
- •Korzystanie z narzędzi AI (Claude Code, modele API) do generowania i przeglądu kodu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Senior DevOps/Platform Engineer z minimum 3-4 latami doświadczenia z Kubernetes na skalę produkcyjną, który rozumie koncepcje wielodostępności i ma praktykę w IaC. Potrafi pracować z chmurą publiczną i prywatną oraz jest otwarty na korzystanie z AI jako wsparcia w pracy.
Juniorzy bez solidnego doświadczenia z Kubernetes w produkcji, osoby szukające wyłącznie pracy z czystym backendem bez infrastruktury, inżynierowie niechętni do używania narzędzi AI w codziennej pracy, osoby nieznające języka polskiego na poziomie zaawansowanym.
- ?Ile osób liczy obecnie zespół platformowy i jakie są role?
- ?Jak wygląda rotacja dyżurów on-call i czy są dodatkowo płatne?
- ?Jaka jest proporcja wdrożeń w chmurze publicznej względem prywatnej?
- ?Jakie narzędzia IaC są obecnie używane (Terraform, Pulumi, etc.)?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia lub konferencje?
- ?Jaki jest typowy proces przeglądu kodu generowanego przez AI?
- ?Jakie są plany rozwoju platformy na najbliższe 12 miesięcy?
- −Nie podano wielkości zespołu platformowego
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie określono częstotliwości dyżurów on-call
- −Brak informacji o używanych konkretnych narzędziach IaC (np. Terraform vs Pulumi)
Kultura niskiej biurokracji, zorientowana na wyniki, z silnym naciskiem na autonomię i wykorzystanie AI. Inżynierowie pracują blisko z liderami i założycielami, a decyzje mają bezpośredni wpływ na produkt.