Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Infrastruktur für KI-Inferenz-Workloads in einer dynamischen Umgebung.
- Unternehmen: Gcore, ein globaler Anbieter von Infrastruktur- und Softwarelösungen für KI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und private Krankenversicherung.
- Weitere Informationen: Genieße ein modernes Arbeitsumfeld mit Teamaktivitäten und Sprachkursen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Technologien, die die digitale Welt antreiben und vernetzen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Kubernetes, Linux und Automatisierungstools wie Python oder Go.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Diese Position ist nur im Rahmen eines Arbeitsvertrags verfügbar. Die digitalen Erfahrungen der Welt basieren auf etwas Unsichtbarem: der Infrastruktur und Software, die sie schnell, zuverlässig und sicher halten. Bei Gcore helfen Sie dabei, diese Grundlage für eine KI-gesteuerte Welt zu entwerfen und bereitzustellen. Wir sind ein globaler Anbieter von Infrastruktur- und Softwarelösungen für KI, Cloud, Netzwerk und Sicherheit, der alles von Echtzeitkommunikation und Streaming bis hin zu Unternehmens-KI und sicheren Webanwendungen unterstützt. Mit über 210 Edge-Standorten, mehr als 50 Cloud-Regionen und Tausenden von GPUs kann Ihre Arbeit hier Benutzer und Unternehmen weltweit erreichen. Sie werden mit führenden Technologiepartnern wie Intel, NVIDIA, Dell und Equinix zusammenarbeiten und an Plattformen arbeiten, die digitale Produkte unterstützen, die weltweit genutzt werden. Unsere Vision ist einfach: die Welt überall und jederzeit mit KI zu verbinden. Möchten Sie an Technologien arbeiten, die über ein einzelnes Produkt oder eine Branche hinausgehen? Treten Sie einem globalen Team von über 550 Fachleuten bei, das Infrastruktur und Software entwickelt, die das gesamte digitale Ökosystem unterstützt.
Wir suchen einen talentierten DevOps Engineer, der unserem AI Inference Operations Team beitritt.
Als DevOps Engineer sind Sie verantwortlich für das Entwerfen, Bereitstellen und Warten von Infrastruktur und Diensten, die skalierbare und sichere KI-Inferenz-Workloads vor Ort ermöglichen.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, entwickeln und warten Sie die Infrastruktur für KI-Inferenz-Workloads, einschließlich GPU-Planung, Modellbereitstellungspipelines und Datenzugriffsmuster in lokalen Umgebungen.
- Erstellen und verwalten Sie Überwachungs- und Beobachtungswerkzeuge für KI-Inferenzplattformen, einschließlich Dashboards, Warnmeldungen und Handbücher für die Modellgesundheit und Systemleistung.
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren und Plattformteams zur Gestaltung der Systemarchitektur für KI-Workloads, Integration von Inferenzlaufzeiten und Testen der Leistung im großen Maßstab.
Qualifikationen:
- Starkes Verständnis der Kubernetes-Architektur, einschließlich CNI, CSI, Operatoren, Ingress/Gateway und Steuerungskomponenten.
- Praktische Erfahrung im Betrieb und Troubleshooting von Produktions-Kubernetes-Clustern.
- Starke Linux- und Netzwerkfehlerbehebungsfähigkeiten, einschließlich DNS, Routing, Firewalling, TLS, MTU, Konnektivität und Leistungsprobleme.
- Fähigkeit zur Entwicklung von Automatisierungs- und Betriebstools mit Python, Go oder Bash.
- Erfahrung mit Terraform, Ansible oder ähnlichen IaC-/Konfigurationsmanagement-Tools.
- Erfahrung mit VictoriaMetrics/Grafana oder ähnlichen Überwachungs-, Alarmierungs- und Troubleshooting-Tools.
- Starke Erfahrung mit Git-basierten Workflows und CI/CD-Pipelines.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Vertrautheit mit Cluster API oder ähnlichen Technologien zur Verwaltung des Kubernetes-Cluster-Lebenszyklus.
- Praktische Operation oder Verwaltung von Slurm-Clustern.
- Kenntnisse in Argo CD, GitOps-Workflows, Helm oder Helmfile.
- Hintergrund in der Arbeit mit verwalteten Plattformen, PaaS oder Cloud-Diensten.
- Einblicke in Bare Metal, GPU, HPC oder andere Hochleistungsrechenumgebungen.
Schön zu haben:
- Vertrautheit mit dem NVIDIA GPU-Stack, RDMA/InfiniBand oder Hochgeschwindigkeitsnetzwerken.
- Kenntnisse in OpenStack oder ähnlichen Cloud-Infrastrukturplattformen.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Kubernetes-Operatoren oder -Controllern.
Zusätzliche Informationen:
Bei Gcore möchten wir, dass Sie Ihre beste Arbeit leisten und die Reise genießen. Unsere Vorteile sind darauf ausgelegt, Ihr Wachstum, Ihr Wohlbefinden und Ihr Leben über die Arbeit hinaus zu unterstützen:
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Flexible Arbeitszeiten und hybride oder remote Optionen, je nach Rolle
- Arbeiten Sie bis zu 45 Tage pro Jahr von überall auf der Welt
- Private Krankenversicherung für Sie und Ihre Familie*
- Zusätzliche bezahlte Urlaubstage und Krankheitsurlaubstage*
- Unterstützung für wichtige Lebensereignisse und Feiern
- Sprachkurse, um Ihnen zu helfen, sich zu verbinden und zu wachsen
- Moderne, einladende Büros mit Snacks, Getränken und Unterhaltung*
- Team-Sportarten und soziale Aktivitäten*
*Die Vorteile können je nach Standort variieren.
Gleichberechtigter Arbeitgeber: Wir bieten allen Bewerbern unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, nationaler Herkunft, Behinderung oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen gleiche Chancen.
DevOps Engineer (AI Inference) Arbeitgeber: Gcore
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, das auf Innovation und kontinuierliches Lernen ausgerichtet ist. Unsere flexiblen Arbeitszeiten und die Option auf Homeoffice ermöglichen es Ihnen, Beruf und Privatleben optimal zu vereinbaren. Darüber hinaus fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung durch zusätzliche Sprachkurse und Teamaktivitäten, während wir Ihnen eine wettbewerbsfähige Vergütung und umfassende Gesundheitsleistungen bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so DevOps Engineer (AI Inference) erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Gcore anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als DevOps Engineer (AI Inference) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Gcore vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um DevOps Engineer (AI Inference) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Gcore klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gcore vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
