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Ingeniero DevOps Intermedio
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Descripción

Resumen: Únase a un equipo orientado al cliente como Ingeniero DevOps Intermedio para apoyar y mejorar la infraestructura de Kubernetes y Linux destinada a cargas de trabajo GPU, programación eficiente y automatización repetible. Aspectos destacados: 1. Apoyar y mejorar los entornos de Kubernetes con Volcano 2. Administrar nodos de cómputo Linux y desarrollar automatización en Python/Bash 3. Ayudar a los investigadores a ejecutar trabajos de IA sin interrupciones en plataformas de cómputo confiables Estamos construyendo una infraestructura escalable de Kubernetes y Linux diseñada para cargas de trabajo GPU, programación eficiente y automatización repetible a gran escala. Como Ingeniero DevOps Intermedio, usted apoyará y mejorará los entornos de Kubernetes con Volcano, administrará nodos de cómputo Linux y desarrollará automatización en Python y Bash dentro de un equipo orientado al cliente. Postúlese para ayudar a los investigadores a ejecutar trabajos de IA sin interrupciones en plataformas de cómputo confiables. **Responsabilidades** * Instalar, configurar y operar clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos independientes de cómputo Linux para mantener una programación y un rendimiento optimizados * Configurar y administrar la programación de trabajos mediante Volcano, incluida la configuración de colas, la ejecución de POD, la asignación de GPU y la aplicación de cuotas de espacio de nombres * Gestionar Kubernetes de extremo a extremo, abarcando espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y enfoques de aislamiento de cargas de trabajo * Desarrollar y mantener automatización en Python y Shell para agilizar 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 mejorar la eficiencia de la programación, incrementar la utilización de la capacidad y simplificar los flujos de trabajo de los investigadores * Supervisar el estado de la infraestructura y la utilización de recursos, proporcionando datos y retroalimentación para necesidades de optimización e informes * Impulsar mejoras en la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización para aumentar el rendimiento, la escalabilidad y la usabilidad * Apoyar los procesos operativos que garanticen una experiencia fluida y eficiente para los investigadores que ejecutan diversas cargas de trabajo de IA y computacionales **Requisitos** * Experiencia práctica de 2+ años en ingeniería DevOps o de infraestructura en entornos complejos y de gran escala * Amplia experiencia 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 y priorización de cargas de trabajo integrada con Kubernetes * Capacidad comprobada para operar entornos de clústeres GPU en Kubernetes, así como en nodos de cómputo Linux independientes * Habilidades avanzadas de programación en Python para automatización de infraestructura, además de competencia en scripting de shell UNIX, como Bash * Amplios conocimientos de administración de sistemas Linux, incluida la solución de problemas, la optimización del rendimiento y la gestión de configuraciones * Conocimientos sólidos sobre conceptos y herramientas relacionadas con la automatización y la orquestación de infraestructuras * Competencia fluida en inglés (hablado y escrito) para interactuar directamente 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 * Competencias 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, tales como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude * Experiencia en programación y optimización de recursos híbridos (nube y locales)

Fuentea:  indeed Ver publicación original
Juan García
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