Senior DevOps Engineer
Univio
Rola Senior DevOps Engineer w firmie świadczącej usługi cyfrowej transformacji dla klientów z sektora handlu i bankowości. Odpowiadasz za projektowanie i utrzymanie infrastruktury chmurowej na GCP z użyciem Terraform, Kubernetes i GitLab CI, a także za monitoring (Prometheus, Grafana) i automatyzację. Dodatkowo wdrażasz komponenty AI/LLMOps (Open WebUI, AI Gateway, MCP). Zespół pracuje w modelu SLA 24/7, więc należy liczyć się z dyżurami. To rola typowo operacyjno-inżynieryjna, z naciskiem na stabilność i koszty.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby klientów/projektów, brak informacji o częstotliwości dyżurów i ich wynagradzaniu.
Rola Senior DevOps Engineer w firmie świadczącej usługi cyfrowej transformacji dla klientów z sektora handlu i bankowości. Odpowiadasz za projektowanie i utrzymanie infrastruktury chmurowej na GCP z użyciem Terraform, Kubernetes i GitLab CI, a także za monitoring (Prometheus, Grafana) i automatyzację. Dodatkowo wdrażasz komponenty AI/LLMOps (Open WebUI, AI Gateway, MCP). Zespół pracuje w modelu SLA 24/7, więc należy liczyć się z dyżurami. To rola typowo operacyjno-inżynieryjna, z naciskiem na stabilność i koszty.
- ✓W pełni zdalna praca
- ✓Konkretna ścieżka rekrutacyjna opisana krok po kroku (4 etapy, ok. 2 tygodnie)
- ✓Wymienione nowoczesne technologie: GCP, Kubernetes, Terraform, GitLab CI, Prometheus, Grafana, AI/MLOps
- ✓Budżet na certyfikat GCP (w ramach 'mile widziany')
- ✓Opcja B2B z atrakcyjną stawką
- −Bardzo szeroki zakres wymagań – od infrastruktury po AI i service mesh – może wskazywać na nierealistyczne oczekiwania lub chaos
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie obsługiwanych projektów
- !Opis zawiera wiele technologii bez wskazania priorytetów – nie wiadomo, co jest kluczowe w codziennej pracy
- !Zastrzeżenie 'podstawowa znajomość' w kontekście AI – może oznaczać, że to dodatkowy obowiązek, a nie główny
- !Firma to software house – możliwa rotacja między klientami
- •Projektowanie i budowa infrastruktury w GCP z użyciem Terraform (IaC)
- •Tworzenie i utrzymywanie pipeline’ów CI/CD w GitLab CI
- •Zarządzanie klastrami Kubernetes (GKE) oraz wdrażanie na nich aplikacji
- •Konfiguracja i utrzymanie monitoringu za pomocą Prometheus i Grafana
- •Debugowanie incydentów L2/L3 w ramach wsparcia 24/7 (dyżury)
- •Automatyzacja procesów operacyjnych przy użyciu skryptów w Python/JavaScript
- •Współpraca z zespołami developerskimi i security przy projektowaniu architektury
- •Przygotowywanie dokumentacji i transfer wiedzy dla zespołu utrzymaniowego
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level DevOps z 3-4 letnim doświadczeniem w GCP, Kubernetes i Terraform, potrafiący samodzielnie budować pipeline'y i rozwiązywać problemy. Ma podstawową wiedzę o AI/LLMOps i jest gotowy do nauki w tym obszarze.
Osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia w DevOps/Cloud, ani juniorzy. Rola wymaga samodzielności i znajomości zaawansowanych narzędzi. Nie dla osób unikających dyżurów on-call lub pracy w modelu usługowym.
- ?Jak często odbywają się dyżury on-call i czy są dodatkowo płatne?
- ?Ile osób liczy zespół Cloud Infrastructure i iloma projektami jednocześnie się zajmuje?
- ?Jaka część pracy dotyczy stricte AI/MLOps vs tradycyjnej infrastruktury?
- ?Czy pracujemy głównie z jednym klientem, czy rotacyjnie?
- ?Jaki jest typowy stosunek pracy nad nowymi wdrożeniami do utrzymania (L2/L3)?
- ?Czy istnieje system rotacji dyżurów i czy jest on oddzielnie wynagradzany?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia nowej osoby – czy jest czas na naukę specyfiki klientów?
- ?Czy wymagana jest znajomość wszystkich wymienionych technologii od razu, czy jest przestrzeń na rozwój?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby klientów/projektów
- −Brak informacji o częstotliwości dyżurów i ich wynagradzaniu
- −Nie wiadomo, czy praca dotyczy jednego dużego projektu czy kilku mniejszych
- −Brak wzmianki o budżecie szkoleniowym (oprócz certyfikatu GCP)
Zespół Cloud Infrastructure kładzie nacisk na współpracę z developerami i security, automatyzację i utrzymanie wysokiej dostępności. Oczekuje się elastyczności i gotowości do nauki, ale też samodzielności w rozwiązywaniu problemów.
4 etapy: 1. Aplikacja i weryfikacja CV. 2. Rozmowa z rekruterem (ok. 40 min). 3. Spotkanie z managerem i tech-check (ok. 1,5 h). 4. Decyzja w ciągu 2 tygodni.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię CI/CD. Pełne statystyki zarobków →