Kaltura vyvíjí cloudovou videoplatformu pro organizace, které využívají video ke komunikaci, výuce, propojování s publikem a poskytování digitálních zážitků. Její Video Experience Cloud spojuje nástroje pro správu, publikování, streamování a videokonference a podporuje využití, jako jsou virtuální akce, interní komunikace, vzdělávání a zábava. Uchazeči o práci v Kaltura mohou pracovat na produktech, které ovlivňují způsob, jakým organizace vytvářejí, distribuují a využívají video napříč různými kanály.
Inženýr DevOps, AI Factory (hybridní práce, Izrael) — Kaltura
Budujte a provozujte spolehlivou infrastrukturu AI využívající GPU pro globální videoplatformu Kaltura. Spravujte multicloudová prostředí zahrnující AWS, GCP, Kubernetes a technologie pro obsluhu AI modelů.
Popis
- Připojit se ke globálnímu týmu DevOps a Platform společnosti Kaltura a navrhovat a provozovat distribuované produkční systémy AI ve velkém měřítku
- Vést projekty od prvotního návrhu přes implementaci až po nasazení do produkce
- Navrhovat, vytvářet a provozovat vysoce dostupné distribuované systémy v AWS a GCP
- Podporovat infrastrukturu Kubernetes, Docker, Helm, CI/CD, automatizace, dat, cachování a zasílání zpráv
- Sjednocovat různorodé technologické stacky a architektury v rámci širší platformy Kaltura
- Vyvíjet a provozovat infrastrukturu pro AI zátěže včetně GPU inference a platforem pro obsluhu modelů
- Zvyšovat spolehlivost systémů pomocí monitoringu a postupů observability
- Analyzovat složité problémy na úrovni aplikací, infrastruktury, sítí, operačních systémů a dat
- Spolupracovat s týmy Platform, Development, Architecture, AI/ML Research a Product
- Využívat moderní AI nástroje pro programování ke zvýšení rychlosti a kvality vývoje
Požadavky
- Nejméně 2 roky praktických zkušeností s DevOps, Platform nebo SRE při provozu rozsáhlých distribuovaných produkčních systémů a schopnost samostatně vést projekty od koncepce po implementaci
- Nejméně 2 roky zkušeností s využíváním cloudových inferenčních služeb a NeoClouds
- Nejméně 2 roky praktických zkušeností s vývojem a údržbou systémů AI Factory s využitím KubeFlow, Ray nebo srovnatelných technologií
- Nejméně 2 roky praktických zkušeností s GPU inferencí s využitím technologií jako vLLM, SGLang nebo NVIDIA Triton
- Rozsáhlé zkušenosti s multicloudovými prostředími napříč AWS, GCP a poskytovateli NeoCloud, jako jsou RunPod, TogetherAI a vast.ai, včetně Infrastructure as Code s Terraformem nebo srovnatelným nástrojem
- Pokročilá praktická znalost Kubernetes a Helmu včetně interní architektury Kubernetes, produkčního provozu, Dockeru a kontejnerizovaných systémů
- Velmi dobrá znalost sítí a operačních systémů včetně TCP/IP, DNS, vyvažování zátěže a interních mechanismů Linuxu
- Významné zkušenosti s CI/CD a automatizací pomocí GitHub Actions a také s monitoringem a observability včetně metrik, trasování, logování, Promethea a Grafany
- Velmi dobrá znalost moderních AI nástrojů pro programování a praktické porozumění jejich využití k významnému zvýšení produktivity
- Znalost platforem pro evaluaci a observability AI, jako jsou Opik, OpenEval nebo LangSmith, je výhodou
Benefity
- Flexibilní hybridní pracovní prostředí
- Rozšířené soukromé zdravotní pojištění včetně krytí péče o duševní zdraví
- Programy podporující osobní a profesní rozvoj
- Příležitostné prodloužené víkendy pro celou společnost