Kaltura
Kaltura
Kaltura entwickelt eine Video-Cloud-Plattform für Organisationen, die Videos nutzen, um zu kommunizieren, zu lehren, Zielgruppen zu erreichen und digitale Erlebnisse zu gestalten. Die Video Experience Cloud vereint Tools zur Verwaltung, Veröffentlichung, Übertragung und Durchführung von Videokonferenzen und unterstützt Anwendungsfälle wie virtuelle Veranstaltungen, interne Kommunikation, Bildung und Unterhaltung. Für Jobsuchende bietet Kaltura die Möglichkeit, an Produkten zu arbeiten, die prägen, wie Organisationen Videos kanalübergreifend erstellen, verbreiten und zur Interaktion mit ihrem Publikum einsetzen.

DevOps Engineer, AI Factory (Hybrid, Israel) – Kaltura

Entwickle und betreibe zuverlässige, GPU-gestützte KI-Infrastruktur für Kalturas globale Videoplattform. Verwalte Multicloud-Umgebungen mit AWS, GCP, Kubernetes und Technologien für KI-Serving.

Beschreibung

  • Verstärke Kalturas globales DevOps- und Platform-Team, um verteilte KI-Produktionssysteme in großem Maßstab zu entwickeln und zu betreiben
  • Leite Projekte vom ersten Entwurf über die Implementierung bis zur Bereitstellung in der Produktion
  • Entwirf, entwickle und betreibe hochverfügbare verteilte Systeme über AWS und GCP hinweg
  • Unterstütze Kubernetes-, Docker-, Helm-, CI/CD-, Automatisierungs-, Daten-, Caching- und Messaging-Infrastrukturen
  • Vereinheitliche unterschiedliche Technologiestacks und Architekturen innerhalb von Kalturas übergeordneter Plattform
  • Entwickle und betreibe Infrastruktur für KI-Workloads, einschließlich GPU-Inferenz- und Model-Serving-Plattformen
  • Verbessere die Systemzuverlässigkeit durch Monitoring- und Observability-Praktiken
  • Untersuche komplexe Probleme über Anwendungs-, Infrastruktur-, Netzwerk-, Betriebssystem- und Datenebenen hinweg
  • Arbeite mit den Teams für Platform, Entwicklung, Architektur, KI/ML-Forschung und Produkt zusammen
  • Nutze moderne KI-Coding-Tools, um Geschwindigkeit und Qualität der Entwicklung zu steigern

Anforderungen

  • Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in DevOps, Platform Engineering oder SRE beim Betrieb groß angelegter verteilter Produktionssysteme sowie die Fähigkeit, Projekte eigenständig von der Konzeption bis zur Umsetzung zu leiten
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Cloud-Inferenzdiensten und NeoClouds
  • Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von AI-Factory-Systemen mit KubeFlow, Ray oder vergleichbaren Technologien
  • Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung mit GPU-Inferenz unter Verwendung von Technologien wie vLLM, SGLang oder NVIDIA Triton
  • Umfangreiche Multicloud-Erfahrung mit AWS, GCP und NeoCloud-Anbietern wie RunPod, TogetherAI und vast.ai, einschließlich Infrastructure as Code mit Terraform oder einem vergleichbaren Tool
  • Fortgeschrittene praktische Kenntnisse in Kubernetes und Helm, einschließlich Kubernetes-Interna, Produktionsbetrieb, Docker und containerisierten Systemen
  • Sehr gute Kenntnisse in Netzwerken und Betriebssystemen, einschließlich TCP/IP, DNS, Load Balancing und Linux-Interna
  • Umfangreiche Erfahrung mit CI/CD und Automatisierung über GitHub Actions sowie mit Monitoring und Observability durch Metriken, Tracing, Logging, Prometheus und Grafana
  • Sehr gute Kenntnisse moderner KI-Coding-Tools und ein praxisnahes Verständnis für deren effektiven Einsatz zur Produktivitätssteigerung
  • Erfahrung mit Plattformen für KI-Evaluierung und Observability wie Opik, OpenEval oder LangSmith ist von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Flexibles hybrides Arbeitsumfeld
  • Erweiterte private Krankenversicherung einschließlich psychischer Gesundheitsleistungen
  • Programme zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung
  • Gelegentliche verlängerte Wochenenden mit dem gesamten Unternehmen

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