Resumen: Optimizar la orquestación basada en Kubernetes para GPU y los entornos de computación Linux, automatizando y reforzando las operaciones a gran escala como Ingeniero Senior DevOps. Aspectos destacados: 1. Experto en administración y orquestación de Kubernetes 2. Automatización con Python y scripts de shell UNIX para cargas de trabajo de investigación 3. Implementación y gestión de flujos de trabajo de programación Volcano Estamos optimizando la orquestación basada en Kubernetes para GPU y los entornos de computación Linux, y un Ingeniero Senior DevOps ayudará a automatizar y reforzar las operaciones a gran escala. Usted gestionará la administración de Kubernetes y la programación Volcano, hará cumplir las cuotas de recursos y ofrecerá automatización mediante scripts en Python y shell UNIX para cargas de trabajo de investigación. ¡Postúlese hoy mismo para unirse a nuestro equipo de entrega! **Responsabilidades** * Configurar, ajustar y mantener clústeres de Kubernetes habilitados para GPU y entornos independientes de computación Linux para garantizar una programación eficiente y un alto rendimiento * Implementar y gestionar flujos de trabajo de programación Volcano, incluida la configuración de colas, la ejecución de POD, la asignación de GPU y la aplicación de cuotas por espacio de nombres * Administrar plataformas Kubernetes de extremo a extremo, cubriendo espacios de nombres, RBAC, cuotas de recursos y estrategias de aislamiento de cargas de trabajo * Escribir y mantener scripts en Python y shell para automatizar el envío 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, la utilización de la capacidad y los flujos de trabajo de los investigadores * Supervisar la salud de la infraestructura y la utilización de recursos, y proporcionar datos para requisitos de optimización e informes * Proponer e implementar mejoras en la infraestructura, las herramientas y los flujos de trabajo de automatización para potenciar el rendimiento, la escalabilidad y la usabilidad * Asegurar que los procesos operativos brinden una experiencia fluida y eficiente a los investigadores que realizan diversas cargas de trabajo de inteligencia artificial y computacionales **Requisitos** * Mínimo 3 años de experiencia profesional en DevOps o ingeniería de infraestructura en entornos complejos y de gran escala * Conocimientos expertos 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 cargas de trabajo GPU, incluida la configuración de colas y la priorización de cargas de trabajo integrada con Kubernetes * Experiencia comprobada en la operación de entornos de clústeres GPU sobre Kubernetes y también en nodos independientes de computación Linux * Habilidades avanzadas de programación en Python para automatización de infraestructura, además de competencia en scripting de shell UNIX, como Bash * Fuertes habilidades de administración de Linux, incluidas la solución de problemas, la optimización del rendimiento y la gestión de configuraciones * Comprensión sólida de los principios y herramientas de automatización y orquestación de infraestructura * Capacidad comprobada para comunicarse con fluidez en inglés (hablado y escrito) para interacción directa con clientes **Deseable** * Experiencia con Helm para la gestión de paquetes de aplicaciones en Kubernetes * Familiaridad con herramientas de observabilidad, especialmente Prometheus, Grafana y Loki * Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Terraform * Exposición a entornos de Kubernetes multi-nube, incluidos Amazon EKS y Google GKE * Conocimientos de 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 locales)