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Resumen: Buscamos un Ingeniero DevOps Intermedio para escalar la capacidad de entrega, centrándonos en infraestructura resiliente de Kubernetes y Linux para cargas de trabajo de IA e investigación, incluyendo la programación y automatización de GPU. Aspectos destacados: 1. Escalar la entrega con Kubernetes y Linux resilientes para cargas de trabajo de IA/investigación 2. Automatizar la programación de GPU con Kubernetes y Volcano 3. Mejorar las cuotas y los flujos de trabajo mientras se interactúa con los clientes Estamos escalando nuestra capacidad de entrega con un Ingeniero DevOps Intermedio centrado en infraestructura resiliente de Kubernetes y Linux para cargas de trabajo de IA e investigación. Usted operará y automatizará la programación de GPU con Kubernetes y Volcano, mejorará las cuotas y los flujos de trabajo, y escribirá scripts en Python y Bash mientras interactúa con los clientes. ¡Postúlese ahora para construir operaciones informáticas eficientes a escala **Responsabilidades** * Brindar soporte y operar clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos de cómputo Linux independientes para mantener eficientes la programación y el rendimiento * Implementar y mantener la programación 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 * Gestionar integralmente la administración de Kubernetes, cubriendo espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y enfoques de aislamiento de cargas de trabajo * Implementar automatización en Python y Shell para simplificar la presentación de trabajos, el aprovisionamiento de recursos y la generación de informes del sistema * Colaborar con los equipos de orquestación, optimización y observabilidad para incrementar la eficiencia de la programación, la utilización de la capacidad y los flujos de trabajo de los investigadores * Revisar la salud de la plataforma y el uso de recursos, compartiendo datos y comentarios para satisfacer las necesidades de optimización e informes * Proponer recomendaciones para mejorar la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización con el fin de potenciar el rendimiento, la escalabilidad y la usabilidad * Garantizar que los investigadores tengan una experiencia fluida al ejecutar diversas cargas de trabajo de IA y computacionales mediante operaciones confiables **Requisitos** * Experiencia práctica de 2+ años en puestos de DevOps o ingeniería de infraestructura que apoyen 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, priorización de cargas de trabajo e integración con Kubernetes * Antecedentes comprobados en la gestión de entornos de clústeres GPU en Kubernetes y en nodos de cómputo Linux independientes * Habilidades avanzadas de scripting en Python para automatización de infraestructura, además de competencia en scripting UNIX Shell (por ejemplo, Bash) * Capacidad sólida en administración de sistemas Linux, incluida la solución 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** * Helm para la gestión de paquetes de aplicaciones en Kubernetes * Herramientas de monitoreo y observabilidad, especialmente Prometheus, Grafana y Loki * Herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Terraform * Experiencia con Kubernetes multi-nube, incluidos Amazon EKS y Google GKE * Conocimientos de redes de Azure, incluidas VPN, ExpressRoute y seguridad de red * Familiaridad con herramientas de programación asistida por IA (por ejemplo, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude) * Experiencia en programación y optimización de recursos híbridos (nube + local)
