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Resumen: Este puesto implica construir y mantener plataformas escalables de Kubernetes y Linux listas para GPU destinadas a equipos de inteligencia artificial e investigación, centrándose en la automatización, la planificación y la mejora del rendimiento. Aspectos destacados: 1. Construir y mantener plataformas GPU-listas de Kubernetes/Linux para inteligencia artificial/investigación 2. Administrar Kubernetes, Volcano y Python/Shell para automatización 3. Colaborar para mejorar el rendimiento, la usabilidad y la eficiencia del planificador Estamos construyendo plataformas escalables de Kubernetes y Linux listas para GPU para los equipos de inteligencia artificial e investigación de nuestros clientes, con automatización y planificación fiables. Usted se encargará de la administración de Kubernetes, la orquestación basada en Volcano y la creación de scripts en Python y Shell, colaborando con ingenieros e investigadores para mejorar el rendimiento y la usabilidad; ¡postúlese ahora! **Responsabilidades** * Implementar, configurar y mantener clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos independientes de computación Linux para maximizar la calidad de la planificación y el rendimiento * Implementar y operar la planificación de trabajos con Volcano, incluida la configuración de colas, la ejecución de POD, la asignación de GPU y la aplicación de cuotas por espacio de nombres * Administrar Kubernetes de extremo a extremo, incluidos los espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y estrategias de aislamiento de cargas de trabajo * Desarrollar y mantener automatizaciones en Python y Shell para simplificar la presentación de trabajos, el aprovisionamiento de recursos y la generación de informes del sistema * Colaborar con equipos de orquestación, optimización y observabilidad para potenciar la eficiencia de la planificación, la utilización de la capacidad y los flujos de trabajo de los investigadores * Supervisar la salud de la infraestructura y la utilización de los recursos, proporcionando datos y análisis para necesidades de optimización e informes * Identificar y recomendar mejoras en la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la usabilidad * Garantizar que los procesos operativos ofrezcan una experiencia fluida y eficiente a los investigadores que ejecutan diversas cargas de trabajo de inteligencia artificial y computacionales **Requisitos** * Al menos 3 años de experiencia en ingeniería de DevOps o infraestructura en entornos complejos y de gran escala * Conocimientos expertos en administración y orquestación de Kubernetes, incluidos espacios de nombres, programación y distribución de POD, reclamaciones de volúmenes persistentes (PVC), sistemas de archivos de red (NFS) y gestión de cuotas de recursos * Experiencia práctica con el planificador Volcano para la ejecución de trabajos GPU, incluida la configuración de colas, la priorización de cargas de trabajo y la integración con Kubernetes * Experiencia demostrable gestionando entornos de clústeres GPU en Kubernetes y en nodos de computación Linux independientes para cargas de trabajo de computación de alto rendimiento * Habilidades avanzadas en scripting con Python para automatizar tareas de infraestructura, presentación de trabajos e informes del sistema * Competencia en scripting con UNIX Shell (por ejemplo, Bash) para automatizar sistemas y mejorar la eficiencia operativa * Sólidas habilidades en administración de sistemas Linux, incluida la solución de problemas, la optimización del rendimiento y la gestión de la configuración en entornos de computación * Comprensión sólida de los conceptos y herramientas de automatización y orquestación de infraestructura para operaciones escalables y fiables * Dominio fluido del inglés (hablado y escrito) para interactuar directamente con los clientes y colaborar con equipos multifuncionales **Deseable** * Experiencia con la gestión de paquetes Helm para implementar y gestionar aplicaciones de Kubernetes * Conocimientos sobre soluciones de monitorización y observabilidad, especialmente Prometheus, Grafana y Loki, para supervisar la salud y el rendimiento de la infraestructura * Experiencia práctica con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Terraform, para el aprovisionamiento y la gestión automatizados de recursos en la nube * Exposición a entornos de Kubernetes multi-nube, incluidos Amazon EKS y Google GKE, para ampliar la experiencia en orquestación * Conocimientos de redes de Azure, incluida la configuración de VPN, la instalación de ExpressRoute y la gestión de la seguridad de redes, para respaldar despliegues en la nube seguros y escalables * Familiaridad con herramientas de programación asistida por IA (por ejemplo, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude) para mejorar la productividad del desarrollo y la calidad del código * Experiencia en planificación y optimización de recursos híbridos (nube y locales) para respaldar entornos de computación flexibles y eficientes
