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Gorilla Logic
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501 – 1.000 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing
Gorilla Logic ist ein Beratungsunternehmen für Software- und Datenentwicklung, das Organisationen bei der Konzeption, Entwicklung und Modernisierung digitaler Produkte unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst digitales Produktdesign, Cloud Engineering, Daten und KI, DevOps, Qualitätssicherung, die Modernisierung veralteter Systeme und die SaaS-Entwicklung. Das Unternehmen vereint Produktdesigner, Lösungsarchitekten und agile Nearshore-Entwicklungsteams, um geschäftskritische Anwendungen für Fortune-500-Unternehmen sowie kleine und mittelständische Unternehmen zu unterstützen. Mit Teams in Costa Rica, Kolumbien, Mexiko und den Vereinigten Staaten arbeitet Gorilla Logic in partnerschaftlichen, sicherheitsorientierten Kooperationen über den gesamten Lebenszyklus digitaler Produkte hinweg.
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Senior Platform-DevOps-Ingenieur (Remote)

Werden Sie Senior-DevOps-Ingenieur bei Gorilla Logic und unterstützen Sie AWS- und Kubernetes-Produktionsplattformen. Automatisieren Sie Infrastruktur, Deployments, Zuverlässigkeit und Produktionsbetrieb für Teams, die remote aus Kolumbien oder Costa Rica arbeiten.

COKolumbienCRCosta RicaRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDevOps-Ingenieur
ApacheAWSCloudElasticsearchKafkaKubernetesOpenShiftPythonPyTorchTerraform

Beschreibung

  • Produktive Kubernetes-Cluster und Workloads betreiben und Fehler beheben
  • Cloud-Infrastruktur mit Terraform und Infrastructure-as-Code-Praktiken bereitstellen und weiterentwickeln
  • Anwendungsbereitstellungen, Upgrades, Konfigurationsaktualisierungen und komplexe Release-Lebenszyklen überwachen
  • GitOps-Workflows und Tools wie Argo CD zur Verwaltung von Deployments einsetzen
  • Python-Skripte und -Tools für Plattformautomatisierung und operative Prozesse erstellen und pflegen
  • Vorfälle im Zusammenhang mit Infrastruktur, Anwendungen und Plattformdiensten untersuchen und beheben
  • Plattformzuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und betriebliche Effizienz verbessern
  • Skalierungs- und Autoscaling-Strategien für produktive Kubernetes-Workloads unterstützen
  • Mit Entwicklungs- und Plattformteams zusammenarbeiten, um Infrastruktur- und Deployment-Probleme zu lösen
  • Zu technischen Entscheidungen beitragen und dabei Risiken, Lücken bei der Zuverlässigkeit sowie Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren
  • Hohe technische und qualitative Standards einhalten und bei Bedarf konstruktiv technische Entscheidungen hinterfragen
  • Plattforminitiativen eigenverantwortlich vorantreiben und Probleme mit begrenzter Aufsicht bis zur Lösung begleiten

Anforderungen

  • Nachweisliche praktische Erfahrung im Betrieb von Kubernetes in Produktionsumgebungen
  • Erfahrung mit der Bereitstellung, Skalierung, Fehlerbehebung und Administration von Kubernetes-Workloads
  • Praktische Erfahrung mit Terraform zur Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur
  • Fähigkeit, Python für Skripte, Automatisierung, Fehlerbehebung und Plattform-Tools zu lesen und zu schreiben
  • Erfahrung mit AWS-Infrastruktur, vorzugsweise einschließlich EKS oder eines vergleichbaren verwalteten Kubernetes-Dienstes
  • Erfahrung mit der Anwendung von GitOps-Praktiken und Tools wie Argo CD
  • Erfahrung in der Verwaltung komplexer Lebenszyklen von Anwendungsbereitstellungen und Upgrades
  • Nachweisliche Fähigkeit zur Triage, Fehlerbehebung und Unterstützung bei Produktionsvorfällen
  • Fundierte Kenntnisse der Best Practices für Infrastrukturzuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Betrieb
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und selbstständige Arbeitsweise bei der Untersuchung komplexer Produktionsprobleme
  • Hohe Eigenverantwortung und Verbindlichkeit sowie die Fähigkeit, mit begrenzter Aufsicht effektiv zu arbeiten
  • Qualitätsorientiertes Urteilsvermögen bei der Abwägung von Liefergeschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Helm sowie der Paket- oder Deployment-Verwaltung für Kubernetes
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit PyTorch und Hugging Face Transformers
  • Bevorzugt: Erfahrung mit der Unterstützung von GPU-Workloads oder Inferenzplattformen für maschinelles Lernen
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit dem NVIDIA Triton Inference Server
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Chainguard, Distroless-Images, Trivy oder der Reduzierung von Container-Sicherheitslücken
  • Bevorzugt: Erfahrung mit der Implementierung oder Verbesserung von Kubernetes-Autoscaling
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit Apache Kafka oder vergleichbaren Streaming- und Messaging-Systemen
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Elasticsearch oder ArangoDB
  • Bevorzugt: Erfahrung in der Fehlerbehebung bei komplexer Service-zu-Service-Netzwerkkommunikation
  • Bevorzugt: Erfahrung mit OpenShift, IL5, FedRAMP oder ähnlich eingeschränkten Umgebungen
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit KI-/ML- oder agentischen KI-Entwicklungsumgebungen

Zusatzleistungen

  • Remote-Arbeitsmodell
  • Vollzeitbeschäftigung

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