Senior Software Engineer, Cloud Infrastructure

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер в команду приватного облака NVIDIA. Проектирование и эксплуатация масштабной облачной инфраструктуры для тысяч серверов, автоматизация операционных процессов и повышение надёжности платформы.

Задачи

• Проектировать, создавать и эксплуатировать масштабируемые облачные сервисы для выполнения задач, управления ресурсами и хранения данных
• Решать инфраструктурные задачи в Kubernetes, планировании задач, мультирегиональных сервисах и автоматическом восстановлении
• Разрабатывать агентные workflow для автоматизации инфраструктурных операций и снижения ручной работы
• Строить системы наблюдаемости, мониторинга и автоматического устранения проблем для повышения надёжности платформы
• Взаимодействовать с инженерными командами, понимать потребности заказчиков и доводить решения от концепции до продакшена
• Заниматься планированием мощностей, оптимизацией производительности и подготовкой платформы к продакшену

Требования

• Степень бакалавра в Computer Science, Computer Engineering или смежной области либо эквивалентный опыт
• 8+ лет опыта разработки инфраструктуры, включая создание масштабируемых облачных решений от концепции до продакшена
• Сильные навыки объектно-ориентированного программирования на Java или Go
• Опыт в области искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных с умением применять их к инфраструктуре
• Умение диагностировать сложные проблемы распределённых систем и доводить до устранения первопричины
• Эффективное взаимодействие с инженерными командами в разных часовых поясах и ответственность за результат для заказчика

Условия

• Конкурентная зарплата и полный соцпакет
• Базовая зарплата 184 000–287 500 USD для уровня 4 и 224 000–356 500 USD для уровня 5
• Право на участие в equity-программе и льготы
• Инклюзивная среда и равные возможности трудоустройства

Навыки

• Java
• Go
• Kubernetes
• container orchestration
• distributed systems
• observability
• monitoring
• capacity planning
• performance tuning
• AI
• machine learning
• data analytics