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Resumen: Este puesto de Ingeniero DevOps Intermedio implica operar y automatizar clústeres de Kubernetes y Linux con GPU para construir plataformas de cómputo fiables y de alto rendimiento para cargas de trabajo avanzadas de IA. Aspectos destacados: 1. Operar clústeres de Kubernetes y Linux con GPU para entornos de cómputo de IA 2. Automatizar flujos de trabajo con Python y scripts de shell UNIX 3. Construir plataformas fiables y de alto rendimiento para cargas de trabajo avanzadas de IA Estamos implementando plataformas resilientes de Kubernetes y Linux optimizadas para la programación de GPU y la automatización a gran escala en entornos de cómputo de IA. Como Ingeniero DevOps Intermedio, operará clústeres de Kubernetes (incluido Volcano) y Linux con GPU, automatizará flujos de trabajo con Python y scripts de shell UNIX, y colaborará con un equipo de entrega orientado al cliente. Postúlese para ayudar a construir plataformas de cómputo fiables y de alto rendimiento para cargas de trabajo avanzadas de IA. **Responsabilidades** * Implementar, configurar y ejecutar clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos de cómputo Linux independientes, manteniendo optimizadas la programación y el rendimiento * Implementar y gestionar la programación de trabajos con 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, incluidos espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y enfoques 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 los informes del sistema * Colaborar con equipos de orquestación, optimización y observabilidad para mejorar la eficiencia de la programación, optimizar la utilización de la capacidad y agilizar 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 * Identificar oportunidades para mejorar la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización con el fin de aumentar 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 IA y computacionales **Requisitos** * Experiencia práctica de 2 o más años en ingeniería DevOps o de infraestructura en entornos complejos y a gran escala * Conocimientos profundos en administración y orquestación de Kubernetes, incluidos espacios de nombres, programación/distribución de POD, PVC, NFS y gestión de cuotas de recursos * Experiencia práctica en el uso del programador Volcano para la ejecución de trabajos con GPU, configuración de colas y priorización de cargas de trabajo integrada con Kubernetes * Capacidad demostrada para ejecutar entornos de clústeres con GPU en Kubernetes y en nodos de cómputo Linux independientes * Habilidades avanzadas en programación en Python para automatización de infraestructura, además de competencia en scripting de shell UNIX, como Bash * Sólidas habilidades en administración de sistemas Linux, incluidas la resolución de problemas, la optimización del rendimiento y la gestión de configuraciones * Comprensión sólida de los conceptos de automatización y orquestación de infraestructura y las herramientas relacionadas * Dominio fluido del 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 monitorización y observabilidad, especialmente Prometheus, Grafana y Loki * Habilidades en herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Terraform * Experiencia en entornos de Kubernetes multi-nube, incluidos Amazon EKS y Google GKE * Conocimientos sobre redes de Azure, incluidas VPN, ExpressRoute y seguridad de red * Familiaridad con herramientas de programación asistida por IA, como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude * Experiencia en programación y optimización de recursos híbridos (nube y local)
