Resumen: Este puesto de Ingeniero DevOps Intermedio implica gestionar plataformas Kubernetes y Linux, centrándose en la programación Volcano y automatizando infraestructura para entornos de computación de IA. Aspectos destacados: 1. Gestionar la administración de Kubernetes y clústeres de GPU en Kubernetes/Linux. 2. Automatizar con Python y scripting de shell UNIX para entregas dirigidas al cliente. 3. Entregar entornos de computación de IA estables y eficientes a gran escala. Estamos habilitando una computación GPU fiable mediante la operación de plataformas Kubernetes y Linux centradas en la programación Volcano y operaciones automatizadas de infraestructura. Como Ingeniero DevOps Intermedio, usted gestionará la administración de Kubernetes, ejecutará clústeres de GPU en nodos Kubernetes y Linux, y creará automatizaciones con Python y scripting de shell UNIX para un equipo de entrega dirigido al cliente. Postúlese para ayudar a entregar entornos de computación de IA estables y eficientes a gran escala. **Responsabilidades** * Provisionar, configurar y operar clústeres de Kubernetes con soporte para GPU y entornos de computación Linux independientes para mantener optimizada la programación y el rendimiento * Configurar y administrar la programación de trabajos Volcano, incluida la configuración de colas, la ejecución de POD, la asignación de GPU y la aplicación de cuotas de espacio de nombres * Gestionar la administración de Kubernetes en todos los espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y enfoques de aislamiento de cargas de trabajo * Automatizar la presentación de trabajos, el aprovisionamiento de recursos y los informes del sistema mediante la creación y mantenimiento de scripts en Python y Shell * Coordinarse con los equipos de orquestación, optimización y observabilidad para mejorar la eficiencia de la programación, incrementar la utilización de capacidad y simplificar los flujos de trabajo de los investigadores * Supervisar la salud de la infraestructura y la utilización de recursos, proporcionando datos y retroalimentación para necesidades de optimización e informes * Mejorar la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización para incrementar el rendimiento, la escalabilidad y la usabilidad * Mantener procesos operativos que ofrezcan una experiencia fluida y eficiente a los investigadores que ejecutan diversas cargas de trabajo de IA y computacionales **Requisitos** * Experiencia práctica de 2+ años en DevOps o ingeniería de infraestructura dentro de entornos complejos y de gran escala * Conocimientos expertos en administración y orquestación de Kubernetes, incluidos espacios de nombres, programación/distribución de POD, PVC, NFS y gestión de cuotas de recursos * Experiencia práctica con el programador Volcano para la ejecución de trabajos GPU, configuración de colas y priorización de cargas de trabajo integrada con Kubernetes * Capacidad comprobada para operar entornos de clústeres GPU en Kubernetes, así como en nodos de computación Linux independientes * Habilidades avanzadas en scripting Python para automatización de infraestructura, además de competencia en scripting de shell UNIX como Bash * Sólidas habilidades en administración de sistemas Linux, incluyendo resolución de problemas, ajuste de rendimiento y gestión de configuración * Comprensión sólida de los conceptos y herramientas relacionadas con la automatización y orquestación de infraestructura * Competencia fluida en inglés (hablado y escrito) para interacción directa con clientes **Deseable** * Conocimiento de la gestión de paquetes Helm para aplicaciones de Kubernetes * Familiaridad con soluciones de monitoreo y observabilidad, particularmente Prometheus, Grafana y Loki * Habilidades en herramientas de Infraestructura como Código (IaC), tales como Terraform * Experiencia en entornos de Kubernetes multi-nube, incluidos Amazon EKS y Google GKE * Conocimiento de redes Azure, incluidas VPN, ExpressRoute y seguridad de red * Familiaridad con herramientas de codificación asistida por IA, como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude * Experiencia en programación y optimización de recursos híbridos (nube y locales)