Resumen: Únase a un equipo que opera y optimiza infraestructura de Kubernetes y Linux con GPU para computación de IA a gran escala, centrándose en la fiabilidad, la automatización y la experiencia de los investigadores. Aspectos destacados: 1. Operar y ajustar clústeres de Kubernetes habilitados para GPU para computación de IA 2. Desarrollar automatización en Python y Bash para flujos de trabajo de tareas 3. Optimizar el rendimiento computacional y la experiencia de los investigadores para cargas de trabajo de IA Actualmente operamos infraestructura de Kubernetes y Linux con GPU que enfatiza la programación basada en Volcano, la fiabilidad y la automatización para computación de IA a escala. Como Ingeniero DevOps Intermedio, usted administrará entornos de Kubernetes y Linux, desarrollará automatización en Python y Bash para flujos de trabajo de tareas y colaborará estrechamente con las partes interesadas del cliente dentro de un equipo de entrega. Postúlese para ayudar a optimizar el rendimiento computacional y la experiencia de los investigadores en exigentes cargas de trabajo de IA. **Responsabilidades** * Operar y ajustar clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos de cómputo Linux independientes para mantener optimizada la programación y el rendimiento * Gestionar la programación de tareas mediante Volcano, incluida la configuración de colas, la ejecución de POD, la asignación de GPU y la aplicación de cuotas de espacio de nombres * Administrar Kubernetes de extremo a extremo con espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y enfoques de aislamiento de cargas de trabajo * Crear y soportar automatización en Python y Shell para simplificar el envío de tareas, el aprovisionamiento de recursos y los informes del sistema * Colaborar con los equipos de orquestación, optimización y observabilidad para mejorar la eficiencia de la programación, incrementar la utilización de la capacidad y agilizar los flujos de trabajo de los investigadores * Medir la salud de la infraestructura y la utilización de los 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 * Garantizar que las operaciones 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 ingeniería DevOps o de infraestructura en entornos complejos y a gran escala * Conocimientos especializados 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 tareas en GPU, configuración de colas y priorización de cargas de trabajo integrada con Kubernetes * Capacidad demostrada para operar entornos de clústeres con GPU en Kubernetes, así como en nodos de cómputo Linux independientes * Habilidades avanzadas en programación en Python para automatización de infraestructura, además de competencia en programación en Shell UNIX, como Bash * Sólidas habilidades en administración de sistemas Linux, incluidas la solución de problemas, la optimización del rendimiento y la gestión de la configuración * Comprensión sólida de los conceptos de automatización y orquestación de infraestructura y de las herramientas relacionadas * Competencia fluida en inglés (hablado y escrito) para interacción directa con clientes **Deseable** * Conocimientos sobre 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, 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 programación asistida por IA, tales como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude * Experiencia en programación y optimización de recursos híbridos (nube y local)