Azumo разрабатывает и эксплуатирует производственные системы ИИ для компаний от стартапов на ранних стадиях до Meta. Мы нанимаем Cloud DevOps Engineer, который будет отвечать за инфраструктуру, на которой работают эти системы: кластеры, конвейеры, развертывающие на них, и мониторинг, который сообщает, здорово ли это все. Эта роль полностью удаленная по всей Латинской Америке, с графиком, соответствующим рабочему дню клиента.
Вам не выдадут инструкцию. Azumo занимается производственной инфраструктурой с 2016 года, и работа здесь заключается в системах, которые уже работают: что выходит из строя, сколько стоит работа кластера и что еще не автоматизировано, потому что всегда было проще сделать это вручную.
Где находится эта роль
В Azumo ответственность разделена по тому, что создается: конвейеры, метод принятия решений, продукт и то, что делает система ИИ после запуска. Эта роль отвечает за то, на чем все это работает — кластеры, развертывание и инфраструктура, от которых зависят эти системы, чтобы оставаться в рабочем состоянии.
Система, которая не работает, медленный запрос, который никто не эскалирует, кластер, который стоит дороже, чем должен: все это ваше. Сначала восстановление, затем корневая причина, и изменение, которое предотвратит повторение.
Что вы будете создавать
- Кластеры, которые выдерживают. Kubernetes в продакшене — подготовка, обновления, сетевое взаимодействие и конфигурация рабочей нагрузки, которая определяет, приведет ли неудачное развертывание к отключению одной службы или всех.
- Инфраструктура как код. Terraform или эквивалент, с воспроизводимыми средами из репозитория, а не из памяти, и обнаружением отклонений, а не их выявлением.
- Конвейеры доставки. CI/CD, на которые могут положиться разработчики и QA, образы контейнеров, которые собираются одинаково каждый раз, и развертывания в продакшн, которые не вызывают нареканий.
- Наблюдаемость и реагирование. Мониторинг и оповещения, которые срабатывают при возникновении проблем, а также расследование, корневая причина и последующее изменение, когда что-то выходит из строя.
- Инфраструктура для рабочих нагрузок ИИ. Кластеры и сервисы инференса, на которые развертывает команда AI Engineer, будь то размещенные API или модели, которые мы запускаем сами, с учетом профиля затрат и масштабирования, которые приносит каждая из них.
- Стоимость и емкость. Сколько стоит работа инфраструктуры, сколько она будет стоить при утроенном трафике, и какая из двух проблем стоит решения сейчас.
- Укрепление безопасности. Linux, Kubernetes, контейнеры и сервисная сетка, защищенные по умолчанию, а не как отдельный проект, с секретами, доступом и аудиторскими журналами, которые выдерживают проверку клиента.
- Инструментарий, документация и поддержка. Внутренние инструменты, на которых работает ваша собственная команда, документация, которая делает все это управляемым кем-то другим, и разработчики и QA, которым вы помогаете во время цикла выпуска.
- Работа в среде клиента, когда это предусмотрено контрактом. Часть этой работы выполняется на собственной инфраструктуре Azumo, а часть — внутри клиента — их репозитории, их облачная учетная запись, их процесс внесения изменений. Azumo имеет сертификат SOC 2, код клиента остается в репозиториях клиента, а некоторые контракты имеют дополнительные требования, такие как HIPAA.
Как мы работаем
Наши инженеры ежедневно работают с ИИ. Claude Code, Codex и аналогичные инструменты являются частью стандартного набора инструментов, а не экспериментом. Мы проводим автоматический аудит всего кодовой базы в первый день и каждый последующий день, оценивая безопасность, стоимость и архитектурные находки по степени серьезности с указанием точного файла и строки, чтобы небольшая команда могла быстро работать без снижения качества. Мы остаемся нейтральными к поставщикам, работая с OpenAI, Anthropic и моделями с открытым весом, и используем Valkyrie, наш собственный слой продакшена, когда правильным решением является единый интерфейс к любой модели.
О Azumo
Azumo — компания по разработке программного обеспечения, базирующаяся в Сан-Франциско, которая создает интеллектуальные приложения с 2016 года. Мы предоставляем команды инженеров по ИИ по модели nearshore организациям, которым нужен производственный ИИ быстрее, чем они могут нанять для него: в качестве встроенной инженерной команды, в качестве дополнения к существующей команде, или как полный проект. Наши инженеры работают из Латинской Америки, с графиком, соответствующим часовым поясам США, и поставляли решения для Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth и CENTEGIX.
Мы нанимаем на основе опыта и проверяем его перед тем, как кто-либо присоединится к команде клиента. Мы поддерживаем инженеров в углублении знаний в современном стеке ИИ и выделяем время на работу с открытым исходным кодом, обучение сообщества и благотворительность.
Подавайте заявку на или пишите нам по адресу контакт рекрутера.
Требования
Базовые квалификации
- 5+ лет работы DevOps, SRE или системным инженером, управляющим производственной инфраструктурой, с соответствующими фундаментальными знаниями: администрирование Linux, сетевые технологии, Git и скриптинг на Bash плюс Python или Go.
- Глубокое понимание Kubernetes в продакшене: не только развертывание в кластере, созданном кем-то другим, но и подготовка, обновление и отладка кластера, когда он работает неправильно.
- Инфраструктура как код как ваша рабочая практика: Terraform или эквивалент, с состоянием, модулями и паритетом среды, который вы можете защитить.
- Конвейеры CI/CD, которые вы создали и поддерживаете — GitHub Actions, GitLab или эквивалент — и образы контейнеров, за которые вы отвечаете.
- Опыт облачного развертывания в AWS, Azure или GCP, включая управляемый сервис Kubernetes и соответствующую модель ценообразования.
- Мониторинг и работа с инцидентами: Datadog, CloudWatch или эквивалент, а также опыт решения инцидента от оповещения до корневой причины и изменения, предотвратившего повторение.
- Укрепление безопасности Linux, контейнеров и Kubernetes как части вашего подхода к разработке, а не как отдельного этапа.
- Рабочая дисциплина в отношении стоимости и емкости инфраструктуры. Вы можете объяснить, сколько стоит работа кластера и что вы сделали для этого.
- Активное использование инструментов помощи в написании кода на базе ИИ, таких как Claude Code, Cursor или GitHub Copilot, в реальной работе по доставке.
- Свободное владение письменным и устным английским языком, уровень C1 или выше, и уверенность в прямом объяснении технических компромиссов клиенту.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, смежной области или эквивалентный профессиональный опыт.
Предпочтительные квалификации
- Сервисная сетка и управление трафиком: Istio, Linkerd или эквивалент, а также режимы отказа, которые они вносят, а также те, которые они решают.
- Helm, Kustomize или эквивалентный подход к шаблонизации и конфигурации среды.
- Эксплуатация баз данных в производственном масштабе: PostgreSQL, MongoDB, RDS, DynamoDB или эквивалент.
- Запуск или масштабирование рабочих нагрузок инференса, а также компромиссы между стоимостью и задержкой по сравнению с размещенными API.
- Доставка в рамках режима соответствия, такого как SOC 2 или HIPAA.
- Облачные сертификаты или вклад в инфраструктурные инструменты с открытым исходным кодом и опубликованные технические статьи.
Преимущества
- 100% удаленная культура (работайте в любой точке Латинской Америки)
- Оплачиваемый отпуск (PTO)
- Американские праздники
- Надежное обучение и сертификация по ИИ
- Наставничество в карьерном развитии
- Разделение прибыли
- Вознаграждение в долларах США
- Покрытие по беременности
