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: разработка и эксплуатация масштабной инфраструктуры для тысяч серверов, автоматизированных задач и петабайт хранилищ. Задачи распределённых систем, агентные инфраструктурные workflow и надёжность сервисов.

Задачи

• Проектировать, создавать и эксплуатировать масштабируемые облачные сервисы для выполнения задач, управления ресурсами и хранения
• Решать инфраструктурные задачи с Kubernetes, планированием задач, мультирегиональными сервисами и автоматическим восстановлением
• Разрабатывать агентные workflow для автоматизации инфраструктурных операций и снижения ручной работы
• Строить observability, мониторинг и автоматическое устранение неполадок для повышения надёжности платформы
• Работать с инженерными командами для понимания потребностей заказчиков и доведения решений до продакшена
• Заниматься планированием мощностей, оптимизацией производительности и готовностью к продакшену

Требования

• Степень бакалавра в Computer Science, Computer Engineering или смежной области либо эквивалентный опыт
• 8+ лет опыта разработки инфраструктуры, включая масштабируемые облачные решения от концепции до продакшена
• Сильные навыки объектно-ориентированного программирования на Java или Go
• Опыт в области искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных с применением к инфраструктуре
• Умение диагностировать сложные проблемы распределённых систем и доводить до устранения первопричины
• Эффективное взаимодействие между инженерными командами и часовыми поясами, ответственность за потребности заказчиков и результаты в продакшене

Условия

• Конкурентная зарплата и комплексный соцпакет
• Базовая зарплата 184 000–287 500 USD для Level 4 и 224 000–356 500 USD для Level 5
• Право на equity и льготы
• Приём заявок как минимум до 31 октября 2026 года

Навыки

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